基于物联网与机器学习的肉鸡生长性能与环境因子建模研究

为解决肉鸡养殖中环境因子(温度、湿度)对生长性能(采食量FI、体重BW、饲料转化率FCR)的精准调控难题，研究人员通过定制化IoT传感器网络结合XGBoost、MLP等算法建立预测模型。结果表明多层感知器(MLP)对体重预测R2达0.85，湿度与FCR呈强负相关(r=-0.82)，为智能化家禽养殖提供了实时决策支持。

　　

在全球禽肉需求持续增长的背景下，传统肉鸡养殖面临环境控制精度不足的挑战。研究表明，温度波动和湿度异常会导致肉鸡采食量下降、饲料转化效率降低，甚至增加死亡率。然而，现有监测系统往往存在数据滞后、人工成本高等问题，难以实现实时调控。这一矛盾在热带地区尤为突出，高温高湿环境使得肉鸡热应激风险显著上升。

为突破这一技术瓶颈，Danung Nur Adli团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，创新性地将定制化物联网(IoT)设备与多种机器学习算法相结合，构建了肉鸡生长性能预测模型。研究团队在印度尼西亚东爪哇省的马朗地区开展实验，选用160只MB-Lohmann肉鸡，通过5组不同配方的植物性饲料(含玉米、豆粕、木薯粉等)进行对照。关键技术创新在于自主研发的IoT传感器节点——采用ESP32芯片的PCB电路板集成温湿度传感器，每3分钟采集一次环境数据，通过WiFi传输至ThingsBoard云平台，35天内累计获取19,000余条数据。

2.1 研究区域与实验设计

实验在经纬度7°54′42.8"S, 112°35′49.5"E的封闭鸡舍进行，采用23:1的光照周期。研究人员特别设计了五组饲料配方(T1-T5)，其中T1为商业饲料对照组，T2-T5逐步降低粗蛋白(22.26%-20.26%)和代谢能(3,196-3,002 kcal/kg)，以评估营养水平与环境因子的交互作用。

2.2 物联网环境监测系统

定制传感器节点包含六大核心组件：(1) microSD卡槽实现本地数据备份；(2) DS3231实时时钟模块；(3) ESP32 Wi-Fi/蓝牙双模芯片；(4) 螺旋端子接口；(5) 防水外壳；(6) 自主研发的PCB主板。固件采用C++编写，支持OTA无线更新，通过HTTP协议每2分钟上传JSON格式数据至云端。

3.1 生长性能分析

数据显示，T5组(最低蛋白水平)在21日龄时表现出显著差异：日均采食量(ADFI)达104 g/只(P=0.014)，但饲料转化率(FCR)恶化至1.65(P=0.0001)。到35日龄时，T2组获得最高终体重(2,355 g)，而T5组最低(1,839 g)，证实饲料蛋白水平对生长性能的持续影响。

3.4 体重预测模型

在预测终体重(FBW)的任务中，多层感知器(MLP)表现最优，T3组测试集R²达0.85，显著优于线性回归(0.68)和XGBoost(-0.29)。特征重要性分析显示，日均增重(BWG)和采食量(FI)是影响预测的最关键因素。

3.7 死亡率风险预测

尽管XGBoost和SVM对低风险类别识别准确率达100%，但由于样本不平衡(死亡率仅3.13%)，高风险预测效果不佳。湿度被识别为最关键的环境风险因子，这与相关性分析中湿度与死亡率负相关(r=-0.18)的结果一致。

讨论与展望

该研究首次在热带地区验证了IoT-MLP联合模型的实际应用价值。相较于传统方法，该系统能提前预警生长偏差，例如当湿度超过82%时，模型可预测FCR将上升0.15个点。值得注意的是，温度对死亡率影响微弱(r=-0.01)，暗示热带养殖应更关注湿度调控。未来研究可扩大样本量，并整合氨气、光照等更多环境参数，以进一步提升模型鲁棒性。

这项成果为精准畜牧业(Precision Livestock Farming)提供了可落地的技术方案，其定制化传感器设计(成本不足200美元)尤其适合发展中国家推广。通过实时优化鸡舍微环境，预计可使肉鸡养殖效率提升12%，同时降低3%-5%的死亡率，对保障全球禽肉供应安全具有重要意义。