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农业工程学报 2024年第11期40卷 195-203页

作者：严格齐赵婉莹于镇伟焦洪超林海李浩施正香王朝元山东农业大学动物科技学院泰安271018 中国农村技术开发中心北京100045 山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)... 详细信息

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、差分进化(differential evolution,DE)算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索(grid search,GS)下的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和极限梯度提升机(extreme gradient boosting,XGBoost)模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数(adjusted temperature-humidity index,ATHI)、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614次/min、7.723次/min、14.4%、9.737次/min,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性(relative importance,RI)为0.73,其次是时间区域(RI=0.09)和奶牛产奶量(RI=0.07)。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。

关键词：奶牛呼吸频率模型元启发式算法贝叶斯优化随机森林

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基于超参数优化算法下的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

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农业工程学报 2024年

作者：严格齐赵婉莹于镇伟焦洪超林海李浩施正香王朝元山东农业大学动物科技学院中国农村技术开发中心山东农业大学机械与电子工程学院中国农业大学水利与土木工程学院农业农村部设施农业工程重点实验室

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林（random forest,RF）算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型，为了平衡模型精度与计算效率问题，利用遗传算法（genetic algorithm... 详细信息

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林（random forest,RF）算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型，为了平衡模型精度与计算效率问题，利用遗传算法（genetic algorithm,GA）、差分进化（differential evolution,DE）算法、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法、贝叶斯优化（Bayesian optimization,BO）算法对模型超参数进行优化，并与网格搜索（grid search,GS）下的人工神经网络（artificial neural network,ANN）和极限梯度提升机（extreme gradient boosting,XGBoost）模型进行了对比分析。研究结果表明，使用融合环境参数的修正温湿指数（adjusted temperature-humidity index,ATHI）、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时，基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上，4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost，其中BO-RF的综合性能最优，其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737，超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明，输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同，ATHI是影响力最高的因子，相对重要性（relative importance,RI）为0.71，其次是时间区域（RI=0.09）和奶牛产奶量（RI=0.07）。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。

关键词：奶牛呼吸频率模型元启发式算法贝叶斯优化随机森林

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奶牛热应激指数的研究现状及问题分析

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农业工程学报 2019年第23期35卷 226-233页

作者：严格齐李浩施正香王朝元中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

热应激严重影响奶牛的生产力、繁殖力和福利。为降低奶牛热应激的风险,国内外学者一直在寻求预测和评估热应激的方法,在诸多方法中综合多个环境因子的热应激指数模型目前最为常用。为避免在指数选择上的盲目性,该文系统地梳理了温湿指... 详细信息

热应激严重影响奶牛的生产力、繁殖力和福利。为降低奶牛热应激的风险,国内外学者一直在寻求预测和评估热应激的方法,在诸多方法中综合多个环境因子的热应激指数模型目前最为常用。为避免在指数选择上的盲目性,该文系统地梳理了温湿指数、基于温湿指数的修正指数和其他指数,对比分析了不同评价指数在奶牛热应激时表征指标的差异,其中涉及指数阈值、环境因子及传热性质、奶牛生理反应与指数间的关系。目前奶牛热应激指数存在的问题有指数包含的环境参数不能反映奶牛与环境的换热机理,以及环境条件不同导致评价结果差异较大等。随着数字化技术的应用,多参数获取技术得到了根本性改变,有必要提出更加精细的指数评价模型以满足提高家畜生产力、实现福利化养殖的需要。作者对未来奶牛热应激指数发展方向上的建议是:1)应涉及更多的环境参数,并且环境参数应体现出一定的换热机理;2)构建特定气候类型指数的同时,还应适当考虑指数在其他环境下的适应性;3)指数要有适用信息和阈值,指数的阈值要能够进行动态调整以扩大其适用范围;4)指数的构建应综合考虑动物因素和环境因素,可考虑与动物热平衡原理相结合。

关键词：动物环境调控奶牛环境参数热应激指数 THI

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