MmCows dataset

人工智能驱动的数字孪生以92%的准确率预测牛的热应激

研究人员开发了一个用于精准畜牧业的新型数字孪生框架，专注于预测奶牛的核心体温以检测热应激。该框架整合了基于物理的模拟和机器学习模型，包括高斯过程、卡尔曼滤波器和马尔可夫链，以模拟体温调节、个体偏差、实时数据对齐和活动状态。该系统使用三阶段堆叠的LightGBM模型集成，在提前2小时的预测中实现了0.783的交叉验证R2和92.38%的预测区间覆盖率。