基于机器学习的地方鸡产蛋曲线拟合探索

[目的]本研究探索以机器学习方法对2个地方鸡品系周产蛋率建模,并将其与非线性回归方法比较,旨在提高养鸡生产中产蛋曲线的拟合精度。[方法]产蛋数据采集自地方鸡杂交组合试验群,自22周龄开始统计产蛋数,至50周龄截止。试验鸡于全封闭鸡舍单笼饲养,产蛋期人工补光16 h。试验鸡分为两组,每组150只鸡。第Ⅰ组是黄羽肉鸡合成系,第Ⅱ组是兼用型地方鸡种。以IBM SPSS Statistics 21.0软件中的非线性回归方法拟合产蛋曲线,所用模型包括Logistic模型、McNally模型、杨宁模型以及Grossman模型。以MATLAB R2014a构建机器学习模型,神经网络选用多层感知器,用300次迭代的拟牛顿法训练数据。以贝叶斯最小二乘支持向量机构建产蛋模型,针对正则项系数和核函数参数进行优化。[结果]依据MSE、R 2、AIC评判标准,Grossman模型在4种非线性回归模型中拟合度最好,McNally模型表现最差。McNally模型预测的高峰产蛋率偏离真实值;Logistic模型、杨宁模型以及Grossman模型高峰产蛋率统计值与真实值基本相符。两组试验鸡的模型参数不同,Ⅱ组持续产蛋能力优于Ⅰ组。基于MSE、R 2以及图形评估结果,神经网络优于传统的非线性方程拟合,而支持向量机略好于神经网络。优化后神经网络参数为2个隐藏层,每个隐藏层包含5个神经元。第Ⅰ组支持向量机的正则项系数为30.97,核参数为0.0701;第Ⅱ组支持向量机的正则项系数为566.53,核参数为0.1754.[结论]机器学习方法可用于产蛋模型构建,相比于传统单变量回归方法,机器学习方法可加入更多变量,提供更准确的预测。

Wood模型拟合鸭产蛋曲线效果的研究

用 Wood模型拟合了绍兴鸭、卡基 -康贝尔鸭和高邮鸭 3个品种 6 8周龄的产蛋率 ,拟合的 R2值 (拟合度 )分别为 :0 .6 0 98、0 .5 338和 0 .7935。其结果可为蛋鸭的早期选育、饲养管理及研究其产蛋规律提供科学依据。

淅川乌骨鸡生长和产蛋曲线的数学模型分析

随机选取浙川乌骨鸡健康母雏600只，测定0～18周龄体重和21～66周龄产蛋率，用Gompertz，Logistic，Bertalanffy3种生长曲线模型和伍德、杨宁、分室3种产蛋曲线模型分别拟合浙川乌骨鸡的生长曲线和产蛋曲线，并对拟合结果加以比较分析，结果表明，Gompertz模型能更好地拟合淅川乌骨鸡的生长曲线（R2=1.000），而杨宁模型最适合应用于淅川乌骨鸡的产蛋曲线拟合（R2=0.986）。

本交笼鸡舍种鸡产蛋曲线数学模型研究

【目的】筛选适合四层层叠本交笼鸡舍种鸡的最佳产蛋曲线数学模型。【方法】所有试验鸡均饲喂于全封闭式鸡舍四层层叠式本交笼,采集19~61周龄的海兰褐父母代种鸡的产蛋记录,运用伍德模型、McMillan模型和杨宁模型拟合种鸡产蛋率,并比对分析3种模型的拟合效果。【结果】3种模型均可用于产蛋率拟合,杨宁模型、McMillan模型和伍德模型R值分别为0.997 87、0.964 63和0.764 57,说明杨宁模型的拟合效果最好,McMillan模型次之,伍德模型最差。杨宁模型更适合实际观测数据,适合程度约为McMillan模型的1.160 37×1026倍,为伍德模型的1.599 31×1042倍。不同生产阶段的产蛋率呈不同特征,与海兰褐标准产蛋率相比,种鸡在产蛋率上升阶段的实际观测值低于相同周龄的标准值。【结论】杨宁模型最适合四层层叠本交笼鸡舍种鸡产蛋率拟合,生产过程中要根据模型和产蛋曲线特征科学合理地饲养管理,以达到生产效益最优化。

AA父母代肉鸡产蛋曲线的数学模型分析

根据AA父母代肉鸡第25～65周龄的群体产蛋记录,用伍德模型、杨宁模型和分室模型拟合了入舍母鸡的单周、双周产蛋曲线.三种模型拟合的R2值分别为:伍德模型0.807 14(单周),0.862 31(双周);杨宁模型0.995 33(单周),0.979 41(双周);分室模型0.995 53(单周),0.99205(双周).分室模型最适于肉种鸡群产蛋曲线的拟合.

仙湖鸭产蛋曲线数学模型研究

为了探讨仙湖鸭产蛋率的特点、规律,并在实际生产中进一步挖掘仙湖鸭产蛋性能,本试验采用Wood模型、Yang模型和McMillan模型等3种数学模型对仙湖鸭产蛋曲线进行拟合分析,结果表明:Yang模型和McMillan模型能很好地拟合仙湖鸭的产蛋曲线,拟合度R2值分别达0.9790和0.9784,优于Wood模型。

笼养淮南麻黄鸡产蛋曲线的数学模型研究

为了解笼养淮南麻黄鸡的产蛋规律，选取Wood模型、McMillan模型、Yang模型和Ali-Schaeffer模型对淮南麻黄鸡22～60周龄的产蛋曲线进行拟合分析。结果表明，4种数学模型拟合效果存在差异，拟合度（R2）范围为0.391～0.975，Wood模型（R2＝0.391）不适合用于笼养淮南麻黄鸡产蛋曲线的拟合。McMillan模型、Yang模型和Ali-Schaeffer模型均能较好地拟合笼养淮南麻黄鸡产蛋曲线，其中Yang模型拟合效果最好（R2＝0.975）。因此，4种模型中，Yang模型用于笼养淮南麻黄鸡产蛋曲线拟合最为合适。

四川白鹅产蛋曲线数学模型探索

本文通过对四川白鹅产蛋性能的分析，提出２个四川白鹅产蛋曲线数学模型，经过检验，认为模型１更能准确地描述四川白鹅产蛋曲线。

本交笼养种鸡产蛋曲线模型研究

研究旨在筛选出适合本交笼养种鸡产蛋率的产蛋曲线模型。采集20~58周龄海兰褐父母代鸡的产蛋记录,运用伍德模型、分室模型和杨宁模型拟合其产蛋率,并比较3种模型的拟合效果。结果显示:三种模型均可用于产蛋率拟合,杨宁模型、分室模型和伍德模型的R值分别为0.98530、0.98336和0.60158,说明杨宁模型的拟合效果最好,分室模型次之,伍德模型最差。模型比对结果进一步显示杨宁模型适合于原始数据程度约为分室模型11倍。产蛋曲线特征结果显示不同生产阶段产蛋率呈不同特征。结果表明,杨宁模型最适用于本交笼养种鸡的产蛋曲线模型。

蛋鸡产蛋曲线的数学模型研究

本文利用线性模型、伍德模型和分室模型拟合了四川农大养鸡场6个纯系834只72周龄产蛋母鸡的产蛋率资料,并根据早期记录预测了全年总产蛋量.3种模型拟合的R^2值分别为0.8339,0.8448和0.9389,35周预测平均误差分别为30±12,-29.2±17,7.01±3个蛋,40周预测平均误差分别为11.6±5.5,-25.92±12和2.78±1个蛋.羽速对模型的拟合和预测效果无显著影响,不同类型之间存在差异,模型参数与产蛋率相关显著,批次、开产日龄和连产性状对模型的拟合效果均有显著影响.

山鸡产蛋曲线的数学模型研究

为探索山鸡产蛋率的特点和规律,利用美国七彩山鸡和黑化山鸡(孔雀蓝山鸡)2个品种开展饲养试验,获得产蛋数据,选取伍德模型、杨宁模型和分室模型对2个山鸡品种产蛋曲线进行拟合分析。结果表明2个品种的分室模型最适合拟合产蛋曲线,拟合效果R^2值分别达到0.956和0.963,同时也表明不同品种的山鸡群所适用的模型可能有差异。因此,山鸡产蛋曲线的拟合比较分析,对于指导山鸡的生产管理和育种工作具有重要意义。

绍兴鸭笼养产蛋曲线分析

对茂春养殖基地2014年、2015年笼养绍鸭产蛋率、产蛋性能进行对比分析。结果表明,经科学管理后绍鸭产蛋率有显著提升,产蛋性能有了显著提高。笼养绍鸭过程中,加强科学管理能够提高绍鸭产蛋率,提升产蛋性能。

商业化模式下的优质肉鸡产蛋曲线数学模型研究

以优质肉鸡商业化育种模式下周产蛋数据为研究对象,选取常用的Ali&Schaeffer模型、Wood模型、Mc-Millan模型和Yang模型等4种数学模型进行优质肉鸡产蛋模型研究。采用决定系数(R2)、平均绝对离差(MAD)、均方误差(MSE)等作为模型拟合效果评价指标。研究结果表明,4种模型拟合效果存在差异,模型R2值范围为0.858 4～0.968 3,其中Ali&Schaeffer模型R2值最高。MAD和MSE评价与R2评价所得结论一致。结果表明Ali&Schaeffer模型(R2=0.968 3,MAD=0.017 8,MSE=0.000 5)用于优质肉鸡产蛋曲线拟合效果最为合适。

园香鸡父母代种鸡产蛋率与累计产蛋数曲线拟合分析

为探究园香鸡父母代种鸡在规模化养殖下的产蛋规律,试验测定了5 936只园香鸡父母代种鸡产蛋性能,分别采用伍德模型、分室模型和杨宁模型拟合其产蛋率曲线,使用Gompertz、Logistic和Bertalanffy模型拟合其累计产蛋数曲线,根据拟合程度R2选择最优模型。结果显示:园香鸡父母代种鸡产蛋率曲线以杨宁模型最优(R^(2)=0.992),其次是分室模型(R^(2)=0.968),伍德模型最差(R^(2)=0.230)。Bertalanffy模型拟合累计产蛋数曲线最优,R2为0.998,其预测累计产蛋数的拐点周龄为37.63周,拐点累计产蛋数为59.65个。研究表明,可以用杨宁模型来预测园香鸡父母代种鸡的产蛋率,用Bertalanffy模型来预测园香鸡父母代种鸡的累计产蛋数。

苏禽乌骨鸡累计产蛋数曲线拟合和比较分析

运用Logistic、Gompertz和Bertallanffy 3种被广泛采用的非线性生长模型,对苏禽乌骨鸡的累计产蛋数进行拟合分析。结果表明,3种模型都能很好地对其累计产蛋数进行拟合,拟合度(R2)都在0.99以上,尤其以Bertallanffy模型对苏禽乌骨鸡的累计产蛋数拟合效果最佳,其拟合的拐点周龄和拐点产蛋数更为准确;进一步分析Bertallanffy模型拟合参数,发现苏禽乌骨鸡的极限产蛋数为199.14个,拐点产蛋数为60个,产蛋拐点在产蛋后3.83周,与实际相当,在生产中可以运用该模型对苏禽乌骨鸡的累计产蛋数进行估计与预测。

芦花鸡H系生长及累计产蛋数曲线拟合分析

为了解芦花鸡H系在育种及生产过程中生长发育和产蛋的规律,采用三种非线性生长模型Logistic、Gompertz和Bertalanffy对芦花鸡H系的生长和累计产蛋数进行拟合,结果表明,三种模型都能对其生长和累计产蛋数进行拟合,拟合度(R^2)都在0.990以上。Bertalanffy模型对芦花鸡H系体重累积生长和累计产蛋数曲线拟合效果最佳,拟合的成熟体重为1 236.84 g,极限产蛋数为236.98个,结果符合芦花鸡H系的实际生产情况。因此,在育种和生产中可以运用该模型对芦花鸡H系的生长曲线和累计产蛋数进行估计与预测。

不同狼山鸡累计产蛋数曲线拟合和比较分析

运用Logistic、Gompertz和Bertallanffy 3种被广泛采用的非线性生长模型对狼山鸡的累计产蛋数进行拟合分析,结果表明,3种模式都能很好地对其累计产蛋数进行拟合,拟合度(R2)都在0.99以上,但Bertallanffy模型对狼山鸡的累计产蛋数拟合效果更佳,Bertallanffy模型拟合的拐点日龄和拐点产蛋数更为准确;进一步分析Bertallanffy模型拟合参数,发现狼山鸡的拐点产蛋数为66.142个,狼山鸡的拐点日龄275.412 d,在生产中可以运用该模型对狼山鸡的饲养日累计产蛋数进行估计与预测。

地方蛋鸡新品系(HS)基础群产蛋率与累计产蛋数曲线拟合

【目的】探索地方蛋鸡产蛋率和产蛋量变化规律，提高地方蛋鸡的产蛋量和生产性能。【方法】以蛋鸡新品系（HS）基础群的Z0041周龄产蛋率和总产蛋数变化规律为研究对象。各采用3种模型对产蛋率（伍德模型、分室模型与杨宁模型）和总产蛋数（Logistic模型、Gompertz模型和Bertallanffy模型）进行拟合，并对产蛋率及累计产蛋数的拟合值与真实值进行比较。【结果】结果表明，杨宁模型、分室模型和伍德模型的产蛋曲线拟合度分别为R2=0．959、R4=0．923和R2=0．796；Logistic、Gompertz和Bertallanffy3种模型对累计产蛋数的拟合度（R2）都在0．99以上；综合实际与生产实际数据比较发现杨宁模型和Bertallanffy模型拟合效果最佳。【结论】在实际生产中可以利用杨宁模型和Bertallanffy模型对该品系产蛋率和累计产蛋数变化规律进行估计与预测，为地方蛋鸡新品系的育种及管理提供参考。

二郎山山地鸡SD02和SD03品系一世代产蛋率曲线比较分析

为了研究二郎山山地鸡的产蛋规律,试验以二郎山山地鸡SD02与SD03品系一世代300日龄产蛋量建立产蛋曲线,并采用伍德模型、分室模型与杨宁模型对两品系进行产蛋率曲线拟合,然后对实际产蛋率曲线进行分析。结果表明:品系SD03的产蛋性能优于SD02。经过拟合分析,SD02品系的伍德模型、分室模型、杨宁模型的拟合度(R2值)分别是0.811 7,0.906 2,0.967 7,SD03品系拟合度分别是0.796 9,0.910 2,0.954 8;杨宁模型拟合效果最佳。

四个蛋鸭品种产蛋性能及抗逆性分析

为对比绍兴鸭、攸县麻鸭、山麻鸭及缙云麻鸭4个蛋鸭品种产蛋及抗逆性能差异,进一步优化地方特色蛋鸭育种目标,该研究对我国4个品种蛋鸭的产蛋性能进行比较分析。结果表明,攸县麻鸭开产(116.71 d)最早,且极显著早于绍兴鸭(P<0.01);山麻鸭43周龄产蛋量最高,显著高于其他3个品种(P<0.05);66周龄产蛋数从多到少排序依次是山麻鸭、绍兴鸭、缙云麻鸭和攸县麻鸭。从4个品种的产蛋曲线可以看出,第24周所有鸭的产蛋率逐渐进入高峰期,第49周开始,4个品种鸭可能由于天气变化引起的应激导致产蛋率都有一段时间的集中下降,其中攸县麻鸭降幅最明显,缙云麻鸭降幅最小。在第57周,绍兴鸭和山麻鸭的产蛋率重新恢复至90.7%和91.7%。综合表明,绍兴鸭、缙云麻鸭和山麻鸭的抗逆性较好,攸县麻鸭的抗逆性最差。缙云麻鸭、山麻鸭、绍兴鸭、攸县麻鸭4个品种蛋鸭16周至69周平均的产蛋率分别为70.7%,71.9%,72.7%,69.0%。综上可知,山麻鸭在开产日龄、产蛋量、抗逆性均属于优秀水平;绍兴鸭开产日龄晚,后期产蛋率高;攸县麻鸭开产最早但抗逆水平最差;缙云麻鸭在开产日龄、总体产蛋量方面均属于中等水平,抗逆水平优良。