预测乳牛甲排放的方法:从传统方法到机器学习
Stephen Ross1,2, Haiying Wang1, Huiru Zheng1
1School of Computing, Ulster University, Belfast BT15 1ED, UK.
Journal of animal science
|August 9, 2024
概括
准确预测奶牛的甲排放是一项挑战. 本综述探讨了各种建模方法,强调机器学习 (ML) 是改善商业农场预测的有前途方法.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 测量乳牛甲 (CH4) 排放的传统方法复杂且昂贵.
- 预测模型通过使用代理数据估计CH4排放提供了一个可访问的替代方案.
研究的目的:
- 审查和比较用于预测乳牛CH4排放的不同建模方法.
- 确定机械学,经验学和机器学习 (ML) 模型的优势和局限性.
主要方法:
- 在2022年12月使用PRISMA指南在多个数据库 (Scopus,EBSCO,Web of Science,PubMed,PubAg) 进行了系统的文献搜索.
- 搜索词集中在"牛"",统计分析或机器学习"和"甲排放".
- 包括55篇符合条件的英语论文,研究使用统计或ML方法对乳牛的CH4排放预测.
主要成果:
- 机械模型是准确的,但需要难以获得的数据. 经验模型是多功能性的,但在它们的发展范围之外是有限的.
- 牛奶脂肪酸 (MFA) 是一个受欢迎的特征,但基于MFA的模型需要整合以获得强大的准确性.
- 机器学习 (ML) 模型提供了新的方法,处理各种数据,并可以提高商业农场的预测准确性.
结论:
- ML模型提供了一个强大的,可适应的方法来预测乳牛的CH4排放.
- 这些模型可以克服传统方法的局限性,并在商业环境中增强预测.
- 需要进一步的研究来巩固基于MFA的模型,以便可靠地预测CH4排放.
关键词:
乳牛牛奶牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛牛估计估计估计的估计.机器学习是机器学习.甲是一种甲.建模 建模模型 建模模型预测 预测 预测 预测更多相关视频
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