机器学习整合行为、挤奶系统与环境数据提升奶牛短期产奶量预测精度

为解决奶牛场精准管理中产奶量预测的复杂性问题，研究人员通过整合自动挤奶系统(AMS)、反刍项圈(SCR)和气象站数据，采用机器学习方法(RF/GBM/RR)开展7日平均产奶量(DMY7)预测研究。结果表明：在缺乏历史产奶记录时，行为与环境数据可使预测R2提升50%；引入历史DMY后模型MAE降至2.69kg，整合多源数据可显著优化预测性能。该研究为智慧牧场决策提供了数据融合新范式。

　　

在现代化奶牛养殖中，准确预测产奶量是优化管理决策的关键。然而，产奶量受到遗传、环境、行为等多因素复杂交互影响，传统预测方法往往难以捕捉这些非线性关系。尤其面临极端气候事件频发、劳动力成本上升等挑战，养殖场亟需通过智能化手段实现精准预测。

美国佐治亚大学(University of Georgia, Athens, GA)的研究团队在《Journal of Dairy Science》发表了一项创新研究。他们收集了加州Chowchilla牧场1,312头泌乳荷斯坦奶牛长达14个月的数据，涵盖326,204条AMS记录（包括日产奶量DMY、电导率EC、流速FR等）、363,554条SCR项圈行为数据（反刍时间RT、活动时间AT）及气象站环境参数。研究采用时间序列特征提取技术，从14天滑动窗口提取18类特征，通过梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)和岭回归(RR)三种算法，系统评估了10种数据组合对7日平均产奶量(DMY7)的预测效能。

关键技术包括：1) 基于公开气象站数据计算温度湿度指数(THI)；2) 使用混合模型分析THI对生产性状的影响；3) 应用tsfeatures包提取统计/趋势/波动/复杂度四类时间序列特征；4) 采用5折交叉验证比较模型性能，以R²和平均绝对误差(MAE)为核心指标。

研究结果揭示：

1. 1.

   不同胎次与泌乳阶段的AMS特征差异：初产牛DMY比经产牛低15%，电导率(EC)随胎次增加而升高，挤奶频率(NM)在泌乳后期下降23%。

2. 2.

   热应激的负面影响：THI每升高1单位导致DMY减少0.2kg/d，同时使反刍时间(RT)缩短5%、活动量(AT)增加8%，证实高温高湿环境会引发生产性能下降。

3. 3.

   行为与生产性状的相关性：反刍时间与产奶量呈中度正相关(r=0.34-0.54)，而活动量呈负相关(r=-0.17至-0.37)，支持将行为数据纳入预测特征。

4. 4.

   多源数据预测效能比较：在无历史DMY时，整合SCR与气象数据使R²从0.26提升至0.40；引入历史DMY后模型性能最佳(R²=0.86，MAE=2.39kg)，但补充AMS数据仍可使误差进一步降低4%。

5. 5.

   算法性能差异：GBM在非线性数据中表现最优(平均R²=0.66)，而RR在含历史DMY的线性关系中反超(MAE=2.39kg)。

这项研究首次系统评估了多源传感器数据在产奶量预测中的协同作用。其重要意义在于：1) 为缺乏AMS设备的牧场提供了基于行为数据的替代预测方案；2) 证实公开气象数据虽非最优但具有实用价值；3) 建立了14天时间窗口的特征提取标准。研究者建议，在实际应用中应优先确保历史产奶记录的完整性，同时将THI作为必选指标，再根据成本效益权衡是否加装SCR监测系统。该成果为构建适应气候变化的新型智慧牧场管理系统提供了重要理论依据。