【摘 要】
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针对猪体生长参数之间具有一定的自相关性、部分参数与体重间呈非线性关系、通过线性回归模型预测猪体体重存在着自变量间共线性及拟合优度较低等问题,以52头长白母猪的生长
【机 构】
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中国农业大学水利与土木工程学院,天津农学院计算机科学与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（31072066）, 国家公益性行业（农业）科研专项资助项目（201003011）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（KYCX2011082）
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针对猪体生长参数之间具有一定的自相关性、部分参数与体重间呈非线性关系、通过线性回归模型预测猪体体重存在着自变量间共线性及拟合优度较低等问题,以52头长白母猪的生长参数为基础,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的种猪体重预测模型。通过线性回归检验法对种猪体重预测值与实测值进行分析,发现基于RBF神经网络的长白种猪体重预测模型的拟合优度R2为0.998,而线性回归模型的R2为0.891。结果表明:通过RBF神经网络方法建模,消除了线性回归分析中自变量的共线性问题,预测效果优于线性回归模型。
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