發(fā)布時間：2022-01-22 21:05

　　三江源地區(qū)的畜牧業(yè)是該區(qū)域的支柱產(chǎn)業(yè),牦牛養(yǎng)殖是產(chǎn)業(yè)發(fā)展不可或缺的部分。隨著養(yǎng)殖規(guī)模的擴大與技術(shù)的發(fā)展,牦牛的養(yǎng)殖與研究取得了不菲的成績,但仍然面臨著成本高,收益差,決策不準確等問題。本文從青海地區(qū)的部分牧場采集相關(guān)數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘與人工智能等方法對養(yǎng)殖過程進行分析,主要圍繞牦牛體重估算,等級劃分與生長模型建立三個方面進行研究,主要研究結(jié)果如下:（1）在利用簡單的體尺維度估算牦牛體重方面,分別采用多元線性回歸（LR）,支持向量機（SVMs）與隨機森林（RF）的算法,以牦牛體高、體斜長、胸圍、管圍作為輸入變量,體重作為響應(yīng)變量進行預(yù)測,得到LR算法的預(yù)測精度為0.997,RF算法預(yù)測精度為0.998,SVMs算法預(yù)測精度為0.820。RF與LR算法在牦牛數(shù)據(jù)集上體現(xiàn)出良好的預(yù)測能力,并且誤差均在可接受范圍內(nèi)（通常認為小于等于10%）。（2）針對牦牛品種選育優(yōu)化等問題,對牦牛等級劃分的研究采用多項Logistic回歸、典型判別函數(shù)、多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法分別進行分類預(yù)測,以牦牛的生長體型屬性、評分數(shù)據(jù)、人工等級標注數(shù)據(jù)為依據(jù),進行等級劃分�；诙鄬痈兄鞯娜斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的分類性... 

【文章來源】：青海大學青海省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

牦牛體尺測量示意圖

青海大學碩士學位論文第二章基于機器學習算法的牦牛體重估算12圖2-2.牦牛體重頻率圖圖2-3.牦牛體高頻率圖體斜長頻率如圖2-4所示，牦牛體斜長大部分處于100cm到150cm,其頻率較高，處于50cm的部分牦牛頻率最高達600左右處于70cm到100cm的個體較少，頻率較校胸圍頻率如圖2-5所示，與其他屬性分布相似，胸圍處于50cm的頻率較高，而70cm到100cm左右的非常少，120cm到200cm左右的分布較多，頻率較高。圖2-4.牦牛體斜長頻率圖圖2-5.牦牛胸圍頻率圖圖2-6展示了牦牛的管圍頻率分布狀況，管圍位于12.5cm到17.5cm左右的牦牛最多，其次是7.5cm左右的個體較多。牦牛年齡分布頻率圖如圖2-7所示，牦牛年齡為1-5歲不等，且分布較為均勻，各年齡段個體數(shù)相差不大。

青海大學碩士學位論文第二章基于機器學習算法的牦牛體重估算12圖2-2.牦牛體重頻率圖圖2-3.牦牛體高頻率圖體斜長頻率如圖2-4所示，牦牛體斜長大部分處于100cm到150cm,其頻率較高，處于50cm的部分牦牛頻率最高達600左右處于70cm到100cm的個體較少，頻率較校胸圍頻率如圖2-5所示，與其他屬性分布相似，胸圍處于50cm的頻率較高，而70cm到100cm左右的非常少，120cm到200cm左右的分布較多，頻率較高。圖2-4.牦牛體斜長頻率圖圖2-5.牦牛胸圍頻率圖圖2-6展示了牦牛的管圍頻率分布狀況，管圍位于12.5cm到17.5cm左右的牦牛最多，其次是7.5cm左右的個體較多。牦牛年齡分布頻率圖如圖2-7所示，牦牛年齡為1-5歲不等，且分布較為均勻，各年齡段個體數(shù)相差不大。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3602908