摘要
本发明公开了一种基于多模型融合的未来肉猪群体估重方法及系统,通过获取肉猪饲养全周期的历史结构化数据集,采用领域先验知识加权评估、数据驱动特征重要性计算及自动化代码分析工具的多模态融合评估方法,提取影响肉猪重量的关键因素集合,然后基于所述历史结构化数据集与所述关键因素集合,分别构建专家规则推理模型、数据驱动预测模型及代码生成式动态模型进行肉猪体重预测,基于实时数据输入各模型输出预测值后,根据历史误差动态分配权重并融合结果,结合离散程度检测剔除异常值,生成最终融合预测值。本发明解决了现有技术中提高肉猪群体估重准确性的技术问题。
技术关键词
肉猪饲养
代码分析工具
多模型
数据驱动算法
融合评估方法
驱动特征
动态
模型预测值
预测误差
机器学习回归算法
历史数据特征
关联分析算法
标记
基准
体重预测
神经网络算法
机器学习模型
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