基于支持向量机奶牛饲粮能量消化预测方法
付强1
沈维政2
魏晓莉2
张永根3
辛杭书3
苏中滨1
赵春江4
1.东北农业大学电气与信息学院,黑龙江哈尔滨,1500302.东北农业大学电气与信息学院,黑龙江哈尔滨150030;农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,黑龙江哈尔滨1500303.东北农业大学动物科学技术学院,黑龙江哈尔滨,1500304.东北农业大学电气与信息学院,黑龙江哈尔滨150030;国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097
摘要：文章以预测奶牛饲粮消化能(DE)和能量消化率(ED)为目标,提出一种基于支持向量机(SVM)的预测方法,SVM是一种典型的非参数机器学习模型,无需提前对预测模型做任何假设,仅通过对训练样本数据的学习,便能拟合出最接近实际的函数.与传统LR方法和其他非参数机器学习模型RBF-ANN的对比测试结果表明,基于SVM的预测模型在预测精度上优于其他方法,特别是在小样本条件下比传统的LR方法预测精度更高,可以作为对奶牛饲粮DE和ED进行预测的新型参考方法.
关键词：奶牛饲粮消化能预测能量消化率预测非参数模型支持向量机
分类号：S811(普通畜牧学)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFD0700204-02)国家奶牛产业技术体系项目(CARS-36)中国博士后科学基金(2017M611346)黑龙江省自然科学基金(C2018018)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 47-51 )
英文信息