近年来,商品蛋鸡的养殖规模逐年扩大,随之而来的养殖者面临的各类风险也越来越大。除了鸡蛋价格波动对蛋鸡养殖带来的影响,蛋鸡健康状态差导致的生产效率降低也会导致蛋鸡养殖户遭受严重的经济损失。蛋鸡的养殖效益受鸡蛋价格、蛋鸡品种、营养供应、环境调控、疾病防治等多因素的影响,鸡舍内的多种环境因素相互影响、相互制约,形成了一个复杂的系统,利用数据挖掘技术辅助养殖过程决策是目前数字化养殖的一大研究热点,也是当前养殖业数字化转型过程中非常重要的一环。本文以现代化层叠式蛋鸡养殖环境与蛋鸡产蛋性能的关系为研究目标,通过基于封闭式鸡舍环境物联网的数据采集系统,采集南通天成现代农业科技有限公司商品蛋鸡舍的环境数据。通过惠顺家禽养殖管理信息系统获取蛋鸡的生产信息,包括日期、品种、蛋鸡日龄、采食量、饮水量、死淘率、产蛋率、合格蛋数量、合格蛋重、破蛋率、次蛋与破蛋数量、只均合格蛋重与药物摄入信息。研究环境参数与产蛋性能之间的耦合关系,实现产蛋性能的预测并构建鸡舍综合环境评价模型,为蛋鸡养殖的综合环境调控与管理提供合理有效的理论依据。论文主要研究内容如下:第一、为了分析各影响因素对产蛋性能影响的时间延续效果和影响的强弱程度,引入向量自回归模型（Vector Auto-Regressive,VAR）分别对日产蛋率和日平均蛋重与其影响因子进行脉冲响应与方差分解分析,得到各因素对蛋鸡产蛋性能的影响持续时间与影响程度对比。通过脉冲响应和方差分解得到该鸡舍蛋鸡产蛋率受温度影响最大,其次是采食量,各因素对产蛋率的影响持续1-4天。平均蛋重受采食量影响最大,影响持续4-5天,饮水量和湿度对二者的影响较小。第二、针对蛋鸡产蛋率受各影响因素的影响具有时间延续性,多数对产蛋率的预测只采用了当期变量,忽略了各因素历史变化的影响,本文采用多路延迟嵌入变换技术（Multi-way Delay-embedding Transform,MDT）将蛋鸡产蛋率与影响因素时间序列转换为汉克尔张量（Block Hankel Tensor,BHT）,再通过张量分解技术将高阶张量压缩为核心张量,提取时间方向特征的同时降低噪声的影响,结合最小二乘支持向量机（Least Square SVM,LSSVM）对产蛋率进行预测,得到了98.3%的预测精度。第三、为了解决环境温湿度与有害气体浓度对鸡舍环境影响的综合评价问题,本文以饮食表现作为分类目标,以每日的环境数据及其分布特性作为特征,采用极端梯度提升算法（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）对其进行分类验证,最终得到78.6%的综合分类精度。通过实验发现,相同养殖规模的鸡舍,在同样的外部环境下鸡舍内部环境的适宜度有明显差异,通过天成现有的环境调控设备,经过合理调控可以避免鸡舍环境恶化。通过环境评估及时发现鸡舍环境的变化趋势,有利于养殖者规避因管理不当而造成的鸡舍环境恶化情况的发生,减小因此造成的养殖效益损失。