基于PSO-RF的妊娠母猪日饲喂量预测算法研究

凌丽; 樊晓宇; 岳宝昌; 谭飞飞; 胡俊泽; 任国栋

doi:10.14045/j.cnki.15-1220.2025.01.007

内蒙古民族大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 40 ›› Issue (1) : 44 -52. DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2025.01.007

基于PSO-RF的妊娠母猪日饲喂量预测算法研究

凌丽, 樊晓宇, 岳宝昌, 谭飞飞, 胡俊泽, 任国栋

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摘要

日饲喂量对妊娠期母猪繁殖性能具有较大影响，对于保障母猪健康、胎儿生长发育具有重要意义。为了精准控制日饲喂量，针对粒子群算法（PSO）各阶段搜索能力不均衡的问题，引入一种非线性递减惯性权重策略对PSO算法进行改进，并用改进的粒子群优化随机森林回归算法（PSO-RF）精确预测妊娠母猪日饲喂量，精准控制智能饲喂器的饲料投放。该算法融合随机森林的高准确性和粒子群算法的参数寻优能力强的特性，通过优化决策树的数量和最大深度来提升预测性能。结果表明，PSO-RF算法取得的决定系数R2值达到0.981 4，相较于RF算法、SVM支持向量机和BP神经网络分别提升了1.19%、2.30%和3.25%。PSO-RF算法在预测妊娠母猪日饲喂量方面具有更高的精准度，有助于提高养猪场管理的智能化水平，降低生产成本，提升养猪场养殖效益，具有一定实际应用价值。