3种不同方法对肉牛胴体性状预测能力的比较研究
Chinese Journal of Animal and Veterinary Sciences(2012)
摘要
本研究为了寻求一种对肉牛胴体性状预测准确性较高的方法,运用DPS数据处理系统和SAS软件比较偏最小二乘回归、GM(1,N)灰色系统和BP神经网络3种常用的预测模型对肉牛胴体性状的预测能力。选择肉牛7个宰前生长性状(体高、体长、胸围、腹围、管围、宰前活体质量、平均日增体质量),对2个重要的胴体性状(胴体质量和净肉质量)进行预测。结果表明:偏最小二乘回归方法在肉牛胴体性状预测方面准确性最高;GM(1,N)灰色系统和BP神经网络预测准确度偏低。本研究还将3种预测结果相结合,取其均值,大大提高了预测的准确性。这一研究将为肉牛生产实践提供一定的科学参考。
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关键词
GM(1,prediction,BP neural network,N) gray system,carcass traits,PLSR
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![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
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