基于深度学习的肉鸭运输途中高死亡率预测与解释模型：提升动物福利管理的创新路径

为解决肉鸭运输过程中高死亡率(DOA)的预测难题，研究人员利用深度学习模型结合SHAP解释技术，分析了8220车次运输数据，发现鸭只数量、滞留温度、日龄和运输时长是关键影响因素，模型准确率达80.29%。该研究为精准优化屠宰前管理提供了可解释的AI解决方案，对降低经济损失和提升动物福利具有重要意义。

　　

在现代化家禽养殖业中，运输途中的高死亡率(Dead-on-arrival, DOA)一直是困扰产业发展的痛点。相比肉鸡和蛋鸡，肉鸭的DOA研究长期被忽视，但其独特的生理特征和日益增长的商业价值亟待科学关注。传统机器学习模型虽能预测死亡率，却因"黑箱"特性难以指导实践。泰国某研究团队在《Poultry Science》发表的研究，通过深度学习与可解释AI技术的结合，为这一难题带来了突破性解决方案。

研究团队收集了2022-2023年间42个合同养殖场的8220车次运输数据，覆盖超过1000万只肉鸭。采用深度神经网络架构（含256和128神经元的两层隐藏层）结合SHAP解释技术，系统分析了鸭只数量、滞留温度等关键因素。通过10折交叉验证和随机过采样处理类别不平衡问题，最终模型在测试集上展现出80.29%的准确率和76.03%的AUC-ROC值。

【数据收集与预处理】
研究数据来自泰国标准化管理的封闭式养殖场，记录每车次的鸭只数量、运输时长、屠宰场滞留温度等参数。通过计算运输持续时间、滞留时间等衍生变量，并采用独热编码处理季节、时段等分类变量。

【模型开发】
采用TensorFlow框架构建深度神经网络，通过LeakyReLU激活函数和0.4的dropout率防止过拟合。使用Adam优化器（学习率0.001）训练50个epoch，通过SHAP分析揭示变量贡献度。

研究结果揭示：

1. 关键预测因子：每车鸭只数量（>1300只）、低于中位数的滞留温度（<28.9°C）、较短运输时长（<70分钟）显著增加DOA风险。冬季低温环境下，滞留温度每降低1°C，DOA风险增加14%。
2. 年龄效应：42日龄以下鸭群的DOA风险是成年鸭的1.8倍，可能与幼鸭体温调节能力较弱有关。
3. 运输悖论：与常规认知相反，短途运输（<70分钟）反而比中等时长运输的DOA率高23%，推测与应激恢复时间不足有关。

讨论部分指出，该研究首次在肉鸭运输领域实现"预测-解释"双突破：

1. 实践价值：建议养殖场根据SHAP分析调整装车密度，冬季增加滞留区保温措施，避免极端温度下运输幼鸭。
2. 方法创新：深度学习的非线性建模能力克服了传统方法（如Random Forest）对交互作用的捕捉局限。
3. 行业影响：模型可集成到屠宰场管理系统，实时预警高风险车次，为精准畜牧业(Precision Livestock Farming, PLF)提供示范案例。

研究同时指出局限性：未监测运输车内微环境参数，且数据均来自单一屠宰场。未来可结合物联网传感器，开发多模态预测系统。这项研究为降低家禽运输死亡率提供了兼具科学性和实用性的AI解决方案，标志着动物福利管理进入可解释智能决策新阶段。