機械学習に基づく在来鶏の給餌スケジュールと体重予測の最適化

科学分野:

• 動物科学
• 農業技術
• 農業における機械学習

背景:

• 処理日の正確なスケジュールは、鶏肉生産における市場の供給、需要、および最適な価格設定にとって重要です。
• 地元の台湾鶏の品種、特に古早雄、黄金雌、および赤色野鶏雄は、調整された給餌プログラムを必要とします。
• 現在の給餌慣行は、精密な群れ管理のためにデータを完全に活用していない可能性があります。

研究 の 目的:

• 台湾鶏品種のための実践的な給餌プログラムシステムを開発すること。
• 処理前に群れを目標体重に導くために、毎日の体重予測を統合すること。
• 体重を予測し、飼料割り当てを最適化するための機械学習モデルを評価すること。

主な方法:

• 4つの予測モデル（ランダムフォレスト、XGBoost、Extra Trees、人工ニューラルネットワーク）が体重予測のために評価されました。
• 最もパフォーマンスの高いモデルが実践的な給餌システムに埋め込まれました。
• Extra Treesモデルが、残りの飼料を推定し、毎日の飼料割り当てを更新するために使用されました。
• 54日間の古早雄のバッチで検証実験が実施されました。

主要な成果:

• 開発されたシステムは、群れの成長をガイドするためのケージレベルの体重予測を統合します。