一种母猪断奶性能预测方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及母猪断奶性能预测相关，尤其是涉及一种母猪断奶性能预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、母猪作为猪场的生产工具，饲养目标是提高母猪配种率，提高产健仔数，降低弱仔率，以及提高哺乳期母猪奶水质量，从而提高仔猪断奶体重，降低死淘率。根据母猪的断奶性能判断其哺乳期营养需求，有利于饲养者设计合理的营养配方，优化哺乳期母猪的营养摄入，提高其生产效率，进而提高养殖场的经济效益。但是实际生产中，哺乳期母猪的饲喂还是每天固定几个时间点饲喂，随着哺乳天数的增加提高饲喂量。但是饲喂的时间点可能母猪不愿意采食或者饲喂量达不到母猪的营养需求而导致母猪没有办法分泌足够的乳汁供仔猪生长。但是实际生产中，由于测量断奶窝重、断奶个体均重的困难性，目前几乎没有关于预测断奶性能的模型；而且不同品种母猪的断奶性能差异较大，目前的模型结构简单、预测精度不高且适用性不强，只适应于当时的实验方案，无法应用到不同的实验方案中。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种母猪断奶性能预测方法、系统、设备及存储介质，能够适用于不同方案，提高母猪断奶性能与养殖场的经济效益。

2、本发明的第一方面，提供了一种母猪断奶性能预测方法，包括如下步骤：

3、根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集；

4、构建初始随机森林模型，将所述训练数据集输入所述初始随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型及其每一颗回归树的最优切分变量和对应最优值，以使得通过所述最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点，且两个子节点内训练数据的均方差和最小，其中，所述训练好的随机森林模型包括若干棵回归树；

5、获取待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量；并根据所述待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到所述待预测母猪的断奶性能预测结果。

6、根据本发明实施例的控制方法，至少具有如下有益效果：

7、本方法通过根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集，构建初始随机森林模型，将训练数据集输入初始随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型及其每一颗回归树的最优切分变量和对应最优值，以使得通过最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点，且两个子节点内训练数据的均方差和最小，通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到待预测母猪的断奶性能预测结果，能够适用于不同方案，提高了母猪生产效率与养殖场的经济效益。

8、根据本发明的一些实施例，所述根据所述待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到所述待预测母猪的断奶性能预测结果，包括：

9、根据所述待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到每棵回归树的断奶性能预测结果的均值；

10、根据所述每棵回归树的断奶性能预测结果的均值计算得到所述待预测母猪的断奶性能预测结果。

11、根据本发明的一些实施例，通过所述最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点，且两个子节点内训练数据的均方差和最小的计算公式包括：

12、

13、其中，r1(s，t)为第一个子节点内训练数据，r2(s，t)为第二个子节点内训练数据，s为最优切分变量，t为对应最优值，为第m颗回归树中第i个训练数据，c1为第一个子节点中训练数据对应的每个断奶性能预测结果的均值，c2为第二个子节点中训练数据对应的每个断奶性能预测结果的均值，yi为第i个训练数据的断奶性能预测结果。

14、根据本发明的一些实施例，所述根据所述待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到每棵回归树的断奶性能预测结果的均值的计算公式包括：

15、

16、其中，ck为第k个子节点中训练数据对应的每个断奶性能预测结果的均值，rk(s，t)为第k个子节点内训练数据，nk为第k个子节点的训练数据总数，n为子节点数目。

17、根据本发明的一些实施例，通过如下方式获取母猪的妊娠期和哺乳期饲料营养成分，包括：

18、获取饲料配方和饲料原料数据库中的饲料原料所含的指标含量；

19、根据所述饲料配方和所述饲料原料所含的指标含量计算得到所述母猪的妊娠期和哺乳期饲料营养成分。

20、根据本发明的一些实施例，所述根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集，包括：

21、对所述母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能进行缺失值处理，得到缺失值处理后数据；

22、对所述缺失值处理后数据进行数据标准化处理，得到标准化后数据；

23、根据所述标准化后数据构建训练数据集。

24、根据本发明的一些实施例，通过如下方式构建初始随机森林模型，包括：

25、通过随机森林法选取若干个变量；

26、根据所述若干个变量构建所述初始随机森林模型。

27、本发明的第二方面，提供一种母猪断奶性能预测系统，所述母猪断奶性能预测系统包括：

28、训练数据集构建模块，用于根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集；

29、随机森林模型训练模块，用于构建初始随机森林模型，将所述训练数据集输入所述初始随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型及其每一颗回归树的最优切分变量和对应最优值，以使得通过所述最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点，且两个子节点内训练数据的均方差和最小，其中，所述训练好的随机森林模型包括若干棵回归树；

30、结果输出模块，用于获取待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量；并根据所述待预测母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分和阶段性采食量通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到所述待预测母猪的断奶性能预测结果。

31、本系统通过根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集，构建初始随机森林模型，将训练数据集输入初始随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型及其每一颗回归树的最优切分变量和对应最优值，以使得通过最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点，且两个子节点内训练数据的均方差和最小，通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测，得到待预测母猪的断奶性能预测结果，能够适用于不同方案，提高了母猪生产效率与养殖场的经济效益。

32、本发明的第三方面，提供了一种母猪断奶性能预测电子设备，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行上述的母猪断奶性能预测方法。

33、本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行上述的母猪断奶性能预测方法。

34、需要注意的是，本发明的第二方面至第四方面与现有技术之间的有益效果与上述的一种母猪断奶性能预测系统与现有技术之间的有益效果相同，此处不再细述。

35、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。