一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，主要涉及机器学习领域。

背景技术：

1、母猪繁殖性能是养猪生产过程最重要的关键点之一，与猪场经济效益密切相连。母猪的营养状况、胎次、环境、品种和身体状态对繁殖性能起着至关重要的作用(koketsuet al.,2017；lavery et al.,2019)。特别是母猪背膘厚度作为反映母猪能量储备和身体状态的一个指标，被确定为优化高产母猪繁殖性能如仔猪初生重、活力、仔猪断奶重和母猪使用年限的关键因素(roongsitthichai et al.,2010；maes et al.,2004；zhou et al.,2018；lavery et al.,2019；thongkhuy et al.,2020)。母猪分娩背膘被认为反映了母猪产前的营养和代谢状态，分娩前达到最佳背膘厚度确保足够的能量储备以支持分娩和泌乳是非常关键的，并且产前背膘相比于其他妊娠阶段对于母猪繁殖性能的影响更加显著(lavery et al.,2019；hong-seokmun et al.,2024)。

2、目前对母猪实时背膘进行评估和预测，不能对其他妊娠阶段背膘及其变化进行预测，无法评估母猪妊娠期营养需要量或者根据预测的妊娠阶段背膘提前调整饲喂方案，因此需要开发更多准确、便捷的方法和模型评估母猪妊娠期背膘。

技术实现思路

1、针对以上现有技术的不足，本发明提出一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，有利于了解妊娠期母猪母体生长规律和体况储备状态，准确预测母猪妊娠期营养需要，及时有效对母猪饲养管理提前干预，为实施和制定妊娠期精准饲喂方案，提高母猪繁殖性能和生产效益提供研究基础。

2、为达到上述目的，本发明的技术方案是：包括如下步骤：

3、s1，数据收集、预处理和分析；

4、s2，模型算法的选择和超参数调优；

5、s3，模型效果评估确定最佳模型。

6、优选地，步骤s1，

7、数据收集包括母猪基本信息、妊娠阶段背膘测定(配种、妊娠30d、60d、90d和分娩背膘)、饲喂量(配种-30d、31-60d、61-90d和91-110d饲喂量和日均代谢能摄入)、以及产仔性能(总仔和健仔)数据记录；

8、所述母猪的基本信息包括品种、胎次和配种日期；

9、所述妊娠阶段背膘测定包括配种、妊娠30d、60d、90d和分娩背膘；

10、所述饲喂量包括配种-30d、31-60d、61-90d和91-110d饲喂量和日均代谢能摄入；

11、所述产仔性能包括总仔和健仔；

12、优选地，步骤s1，

13、数据集包括3个分类特征数据和16个数字特征数据；

14、所述分类特征数据包括母猪品种、胎次和配种季节；

15、所述数字特征数据包括配种日龄、配种、妊娠30d、60d、90d、分娩背膘厚度、配种-30d，31-60d，61-90d和91-110d妊娠期日均代谢能摄入和sid-lys、总仔和健仔。

16、优选地，步骤s1，

17、采用排列重要性和shap方法确定相关因素对于母猪健仔的特征重要性。采用回归分析评估不同胎次母猪健仔与分娩背膘的关系，并确定最佳分娩背膘目标；

18、使用离群值检测方法z-scores对异常值进行处理，并通过z-score数据归一化方法对不同单位数据值标准化到一个共同尺度，z-score的定义为：

19、

20、其中z、x、μ和σ分别为标准分值、归一化值、数据均值和标准差。

21、优选地，步骤s2，

22、采用机器学习方法分别对30d、60d、90d和110d背膘进行预测，应用以下10种模型算法在python中用scikit-learn库进行建模：linear regression，bayesian ridge，random forest regression，elastic net，decision tree regression，gradientboosting regression，xgb regression，bagging regression，kneighbors regression、supportvector regression。

23、对选择模型算法进行超参数调优来确定最佳训练。

24、优选地，步骤s3如下：

25、使用决定系数、均方根误差和平均绝对百分比误差评估模型的准确性：

26、3个指标被定义为：

27、

28、yi为第i条数据中的分娩体重观测值；

29、为第i条数据中的分娩体重预测值；

30、为所有数据中分娩体重的均值；

31、m为总数据量。

32、本发明的技术原理及有益效果如下：

33、建立了快速准确预测母猪妊娠阶段背膘的机器学习方法，有利于了解妊娠期母猪母体生长规律和体况储备状态，准确预测母猪妊娠期营养需要，及时有效对母猪饲养管理提前干预，为实施和制定妊娠期精准饲喂方案，提高母猪繁殖性能和生产效益提供研究基础。

技术特征：

1.一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于：步骤s1，

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于：步骤s1，

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于：步骤s1，

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于：步骤s2，

6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，其特征在于：步骤s3如下：

技术总结
本发明公开了一种基于机器学习的母猪妊娠期背膘分析预测方法，涉及机器学习领域，本发明的技术方案包括如下步骤：S1，数据收集、预处理和分析；S2，模型算法的选择和超参数调优；S3，模型效果评估确定最佳模型。有利于了解妊娠期母猪母体生长规律和体况储备状态，准确预测母猪妊娠期营养需要，及时有效对母猪饲养管理提前干预，为实施和制定妊娠期精准饲喂方案，提高母猪繁殖性能和生产效益提供研究基础。

技术研发人员：彭健,李欣然,彭学武,宋雅欣,魏宏逵,周远飞
受保护的技术使用者：华中农业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/17