基于支持向量回歸奶牛糞尿及氮排放預(yù)測方法

付強(qiáng) 沈維政 魏曉莉 尹艷玲 鄭萍 張永根 蘇中濱 趙春江

摘 要：為了有效預(yù)防和控制規(guī)模化奶牛養(yǎng)殖過程中對環(huán)境造成的污染，準(zhǔn)確預(yù)測奶牛糞尿及氮的排放非常重要。傳統(tǒng)的基于產(chǎn)污系數(shù)（PGC）和線性回歸（LR）模型等方法由于受到預(yù)測范圍和回歸函數(shù)假設(shè)的限制，預(yù)測結(jié)果有時會偏離實(shí)際。該文以荷斯坦干奶牛為例，將支持向量回歸（SVR）應(yīng)用于奶牛糞尿及氮的排放預(yù)測。SVR是一種典型的非參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，無需提前對預(yù)測模型做任何假設(shè)，僅通過對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，便能擬合出最接近實(shí)際的函數(shù)。與傳統(tǒng)LR方法和其它非參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型RBF-ANN的對比測試結(jié)果表明，基于SVR的預(yù)測模型在預(yù)測精度上優(yōu)于其它方法，特別是比傳統(tǒng)的LR方法預(yù)測精度更高，可以作為對奶牛糞尿及氮排放進(jìn)行預(yù)測的新型參考方法。

關(guān)鍵詞：奶牛養(yǎng)殖污染;糞尿排放預(yù)測;氮排放預(yù)測;非參數(shù)模型;支持向量回歸

DOI： 10.25165/j.ijabe.20201302.4781

引用信息： Fu Q， Shen W Z， Wei X L， Yin Y L， Zheng P， Zhang Y G， et al.? Predicting the excretion of feces， urine and nitrogen using support vector regression： A case study with Holstein dry cows.? Int J Agric & Biol Eng， 2020; 13（2）： 48–56.