基于支持向量机奶牛饲粮能量消化预测方法

作者：付强; 沈维政; 魏晓莉; 张永根; 辛杭书; 苏中滨; 赵春江^*

来源：饲料研究, 2019, 42(07): 47-51.

DOI：10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2019.07.014

• 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

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。

• 单位
  国家农业信息化工程技术研究中心; 东北农业大学