基于随机森林模型的商业散养家禽系统产蛋性能预测与波动分析

本研究针对散养蛋鸡产业中产蛋率波动大、预测难的问题，采用随机森林(RF)模型对7个商业鸡群的生产和环境数据进行分析。通过28天数据窗口和5天预测区间，模型在分类任务中AUC>0.9，回归任务RMSE为2.5%，证实生产变量比环境因素更能预测产蛋性能，为散养系统开发决策支持工具提供了重要依据。

　　

在当今追求动物福利和可持续发展的农业背景下，散养鸡蛋因其"福利友好"的特性越来越受到消费者青睐。澳大利亚2023-2024财年报告显示，散养鸡蛋已占零售市场的57.4%。然而，这种生产方式面临着诸多挑战：极端天气、疾病、捕食者和寄生虫感染等因素导致产蛋率波动大，给生产者带来巨大经济损失。例如，研究表明捕食行为平均导致每2.5万只鸡的鸡群损失约8000美元。传统数学模型虽然能预测长期产蛋趋势，但无法处理多变量间的复杂相互作用，特别是短期波动问题。

为解决这一行业痛点，Yusuf Adewale Adejola等研究人员在《Smart Agricultural Technology》发表了一项创新研究。他们采用机器学习中的随机森林(Random Forest, RF)算法，对商业散养鸡群的生产数据进行深度分析，旨在开发一个能够预测产蛋波动和近期产蛋率的决策支持系统。

研究团队采用了几个关键技术方法：收集了2016-2019年间7个商业鸡群的生产数据(包括产蛋率、死亡率、饲料和水摄入量等)和环境数据(温湿度、降水等)；采用滑动窗口法(7/14/21/28天)进行特征工程，计算均值、标准差等统计量；使用RF模型同时处理分类(识别问题产蛋日)和回归(预测产蛋率)任务；通过AUC、敏感性和RMSE等指标评估模型性能。

研究结果部分，在"模型性能"小节中显示：28天数据窗口配合5天预测区间表现最佳，分类任务AUC>0.9，敏感性>0.85，但PPV约0.4表明存在较多假阳性；回归任务RMSE为2.5%，误差率较低。在"特征重要性"分析中发现：产蛋率、死亡率等生产变量比环境变量更具预测价值，其中死亡率均值是最重要的特征，而降水、上午9点湿度和太阳辐射是排名最高的环境因素。

讨论部分指出，虽然阳性预测值较低，但高敏感性表明模型能有效识别问题产蛋日。与室内系统研究相比，该模型在更复杂多变的散养环境中仍保持良好性能。特别值得注意的是，来自气象局的气候数据(如降水)比鸡舍内环境参数的预测价值更高，这可能与散养鸡暴露在户外环境有关。太阳辐射的重要性可能与维生素D₃合成促进产蛋的机制相关。

这项研究的重要意义在于：首次将RF模型应用于商业散养系统，证明了机器学习在复杂农业环境中的实用价值；确定了最具预测价值的生产和环境特征，指导农场优化数据收集；开发的预测模型可作为早期预警系统，帮助生产者采取预防措施减少损失。未来研究可比较不同算法性能，并开展农场案例研究验证实际应用效果，最终开发出经济高效的预测系统，推动散养鸡蛋产业的可持续发展。