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本研究旨在評(píng)估不同生長(zhǎng)期育肥豬的凈能量（NE）分配模式，并利用非線性回歸（NLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。
將24頭初始體重（BW）為30公斤左右的豬飼養(yǎng)在代謝籠中并自由采食，并輪流轉(zhuǎn)移到六個(gè)呼吸室，直到約90公斤?；陂g接測(cè)熱法和氮平衡技術(shù)計(jì)算了凈能分配模式，即維持凈能（NEm）、沉積為蛋白質(zhì)的NEp和沉積為脂肪的NE（NEl）。然后，將通過動(dòng)物試驗(yàn)收集的能量平衡數(shù)據(jù)隨機(jī)分成包含75%樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和包含其它25%樣本的測(cè)試數(shù)據(jù)集。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上建立非線性回歸模型和一系列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)豬的代謝能攝入、維持凈能、蛋白沉積凈能NEp和脂肪沉積凈能NEl。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中通過5倍交叉驗(yàn)證選擇最佳擬合ANN模型。在測(cè)試數(shù)據(jù)集上比較了最佳擬合NLR和ANN模型的預(yù)測(cè)性能。
結(jié)果表明，30-45 kg、45-60 kg、60-75 kg和75-90 kg豬的平均NE攝入量分別為17.71、23.25、24.56和28.96 MJ/d。隨著體重從30 kg增加到90 kg，維持凈能NEm和脂肪沉積凈能NEl（MJ/d）不斷增加，而蛋白沉積凈能NEp增加到最大值，然后保持在4.64-4.88 MJ/d的一定范圍內(nèi)。30-90公斤生豬維持凈能NEm的比例保持在42.0%-48.6%的范圍內(nèi)，而脂肪沉積凈能NEl的比例不斷增加。
對(duì)于基于動(dòng)物試驗(yàn)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型，ANN模型在所有目標(biāo)輸出方面都表現(xiàn)出比NLR模型更好的性能。綜上所述，豬不同生長(zhǎng)階段凈能分配模式發(fā)生變化，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型在預(yù)測(cè)生長(zhǎng)育肥豬凈能分配模式方面比非線性回歸NLR模型更靈活、更強(qiáng)大。
2023. J. Anim. Sci. 101(1): skac405
DOI：https://doi.org/10.1093/jas/skac405
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