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基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测研究

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为了提高水禽养殖中粉尘预测精度,提出基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测模型.通过对粉尘相关参数进行相关性分析,提取出更重要的参数进行预测,简化了模型,降低计算难度,然后将归一化后的数据输入模型进行训练优化,最后通过与其他传统模型进行对比分析,提出的预测模型评价指标平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.0104、0.1902、0.2406,均低于对比模型,验证了提出的XGBoost模型对于水禽养殖粉尘预测具有很好的预测精度与鲁棒性能,为水禽养殖智能化提供一种新的有效方法.
XGBoost based dust prediction for waterfowl breeding

李祥铜、曹亮、李湘丽、刘双印、徐龙琴、黄运茂

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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广东广州510225

广东省高校智慧农业工程技术研究中心,广东广州510225

广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室,广东广州510225

广东省水禽健康养殖重点实验室,广东广州510225

仲恺农业工程学院图书馆,广东广州510225

石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000

仲恺农业工程学院动物科技学院,广东广州510225

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粉尘预测 XGBoost 水禽养殖 特征相关性

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2021

10.3969/j.issn.1674-5663.2021.02.003

仲恺农业工程学院学报
仲恺农业工程学院

仲恺农业工程学院学报

影响因子：0.292
ISSN：1674-5663
年,卷(期)：2021.34(2)
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