基于支持向量机奶牛饲粮能量消化预测方法

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

所属期刊栏目：42

分类号：S811(普通畜牧学)

资助基金：“十三五”国家重点研发计划子课题“奶牛、肉牛信息感知及环境智能控制系统的研制与验证项目2016YFD0700204-02”;国家奶牛产业技术体系CARS-36;中国博士后科学基金2017M611346;黑龙江省自然科学基金C2018018

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-51