基于機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛飼料消耗狀態(tài)預(yù)測模型

摘要： 飼料作為奶牛重要的營養(yǎng)來源，預(yù)測飼料消耗狀態(tài)對于保障奶牛的健康和提高生產(chǎn)管理效率具有重要意義。然而，由于飼料消耗狀態(tài)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)的特點(diǎn)，導(dǎo)致預(yù)測精度較低。為解決此問題，該研究基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition,EMD）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory,LSTM），提出了組合改進(jìn)的自適應(yīng)噪聲完全集成...