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作者：朱良宇;杨喜堤;朱康平;刘彬;程文强;李平华;甘麦邻;沈林園;朱砺;
单位：四川农业大学猪禽种业全国重点实验室;四川农业大学畜禽遗传资源发掘与创新利用四川省重点实验室;四川德康农牧食品集团股份有限公司农业农村部西南生猪育种与扩繁重点实验室;全国畜牧总站;南充职业技术学院;
摘要：本试验旨在利用早期测定数据预测猪达100 kg体重的日龄。猪达100 kg体重日龄是评估猪生长速度和发育程度的重要指标，近年来，猪养殖企业期望构建一个通过早期测定数据对达100 kg日龄体重进行预测的模型，这种预测可以帮助企业评估幼年阶段动物的生长潜力，并做出相应的管理和决策。本研究针对20～60kg的猪只，采集其体重、日龄、品种、性别等早期测定特征，建立机器学习模型，通过模型选留、集成学习最终构建猪达100 kg体重日龄的早期预测模型，预测准确度达90.01%。本研究可以帮助研究人员更加准确地评估猪生长速度和发育程度，为饲养管理提供指导。
关键词：早期预测;机器学习;Bagging集成学习
基金资助：国家重点研发计划（2021YFD1200801）; 四川省科技计划（2021ZDZX0008、2021YFYZ0030、sccxtd-2023-08-09）; 国家生猪产业技术体系（CARS-35）
