一种基于机器学习优化饲料营养配比的经济昆虫养殖方法

本发明涉及昆虫养殖技术领域，公开了一种基于机器学习优化饲料营养配比的经济昆虫养殖方法，包括通过收集目标经济昆虫的饲料营养组分以及幼虫平均体重数据构建训练数据集，分别对五种机器学习模型进行离线训练，性能指标最高的模型为经济昆虫饲料营养评估模型；然后随机生成至少30000种饲料配方依次输入离线训练好模型获得昆虫幼虫预测重量增量，选取昆虫幼虫预测重量增量TOP5的饲料配方进行实际养殖，取养殖10天后幼虫平均体重增量最高的饲料配方作为最佳饲料营养配方。本发明在经济昆虫养殖的流程中加入数据收集和机器学习分析昆虫最佳营养组分，能够在养殖过程中持续性地优化饲料营养组分，提高经济昆虫饲养的产出和饲料转化效率。