我國的奶牛養殖業屬于農業經濟產業的一個分支，當今全球對于牛奶的需求日益增長，因此奶牛養殖的壓力也隨之加大。傳統的奶牛牧場在進行日常管理中大多采用人工記錄及經驗的推斷形式，效率非常低下，常常導致牧場管理出現了錯誤，出現了不必要的浪費。在現代農業的發展過程中，數據化的，智能化的管理逐漸成為了現代化牧場提升自身發展效率的利器，通過數據的手段實現牧場對奶的產量預測，盡可能達到最優的狀態。

隨著現代畜牧業的不斷發展，奶牛養殖日益趨向于智能化和精細化發展。但在國內逐步發展起來的飼喂方式仍存在一定的不足，無法根據奶牛個體差異化飼喂，傳統的精料補飼方式是人工操作，浪費大量人力以及時間，飼養效率低。奶牛在飼喂過程中，其個體的環境溫度控制關系到奶牛產量，傳統式噴淋以及風扇降溫，雖然在降溫方面有效果，但降溫后浪費大量水資源[1]。通過需求的體現，將奶牛個性化自主飼喂的裝置和需求進行設計，并建立一種精細的管理模式的奶牛牧場系統，能夠實現奶牛基礎混合日糧的要求，同時，根據奶牛個體差異化可以對奶牛精準進行精料補充，同時，在系統中，并無需人工在各階段進行即時監督或飼喂[2]，此設備應用根據不同牧場從種養結合的角度進行綜合效益的研究。在過去的二十多年，奶牛養殖業飛速發展的同時，也面臨新的挑戰，各級政府投入大量精力，通過可持續綠色發展的戰略，對奶牛飼養促進種養結合的有序發展。通過研究得出：第一，不同牧場對生態環境的影響差異主要由于較多牧場主人的問題在于用地面越來越少甚至無法種植土地，導致在無法將糞污再利用或大量利用；第二，不同牧場在成本效益的差異是，由于北方牧場日照時間較長，日照時間長有利于牧草及玉米的種植，南方的日照時間少，不利于牧草及玉米種植，南方牧場可考慮豆科作物種植。

畜禽福利評估有助于監控動物健康狀況，從而保持生產力，發現傷害和壓力并且避免惡化。同時它也是一種重要的營銷戰略，因為它助長了消費者要求動物治療更人道的轉變的壓力。專家和獸醫的常見視覺福利方法可能主觀和昂貴的，需要訓練有素的人員[8]。無人機能實時的收集數據來做出決策會在精準畜牧和農業中發揮作用。無人機已經被用于精準農業[9]。然而，由于面臨著一些限制和挑戰，室內畜牧業和農業環境并不是這樣。這些室內環境受到物理面積的限制，并且因為GPS無法使用，定位也是一個挑戰。所以這項研究的目標是為無人機在室內農業和畜牧管理中扮演一個重要的角色。數字化已經作為精準畜牧業(PLF)的形式進入了畜牧業的諸多領域，它是基于數據的農業系統模型以及畜群和農場管理系統的進一步發展。由于可以直接地采集動物的新傳感器(生物傳感器、視聽傳感器)、過程和環境數據，它可以自動地檢測行為、動物健康和福利的變化以及他們與外部因素的相互作用[10]。在可預見的未來，數據收集、所有權和處理以及缺少標準化的動物福利指標構成了核心的問題。

國內學者研究涉及畜牧行業智能化發展和畜牧業可持續發展，以精準化的飼喂機械研發和動物營養飼喂的種養技術模式創新為例，依托自動化降低肉牛種養規模化作業的個體性，優化畜舍環境控制技術節省資源能源消耗，但存在糞污資源化處置技術以及種養業功能緊密耦合對接問題等制約，同時研究方法以技術綜合集成研究和案例實證研究為主，注重實用技術的運用，但依然存在單一渠道的數據收集，缺乏評估精準技術依托，導致研究數據搜集的維度單一，數據分析的精細度和預測的準確性不高。國外學者著重發展精準畜牧業（PlannedLivestockFeeding）的技術研究，融合生物傳感器和無人機監測等技術手段提升個體畜群福利程度的綜合評價系統，依托多元數據和技術實時追蹤個體畜群健康狀況，研究范式顯著強跨學科、跨領域特性[12]。同時室內動物個體空間精確定位等難題、產權數據隱私及倫理等問題制約，影響技術的推廣應用規模。從以上兩個群體的特征來看，國內外的研究一方面重視生產效能的強化和資源的協調性，另一方面重視動物福利和整體系統可持續，但是都存在數據標準化缺乏以及技術與管理協同不足的共性問題，未來需要進一步重視智能算法的優化及跨領域技術的協同創新，向數據精準化、生態綠色型的畜牧行業發展。

本文側重于奶牛牧場智能管理及奶產量預測，利用可視化系統對牧場進行管理，并對奶牛生產過程中獲得的奶產量、飼料消耗、溫濕度等相關數據進行管理，對奶牛產奶量的變化規律進行數據分析及機器學習相關算法研究，以尋找影響奶產量的重要影響因子。

奶產量預測模型主要是利用多元線性回歸法進行分析，得到溫度、濕度、日糧的投入對奶產量的影響情況，利用隨機森林算法進一步改善預測效果，為奶牛場管理者提供更為準確的信息。奶量生產數據顯示方面可以利用圖示的方式，對奶產量的變化情況予以展現，便于管理者的了解，將生產管理工作做相應調節。

最后，系統能夠給出優化建議，即根據模型分析結果給牧場提出具體的改善措施，如改變飼料配方比例、改變環境因素等，研究最后的目地是基于數據分析和預知來改善奶牛牧場管理，提高生產效率，降低生產成本，促進養牛業的持續發展。

Django是一個高效且易于擴展的Python Web框架，本系統使用Django作為核心框架來構建Web應用。通過Django的MTV（Model-Template-View）架構，系統能夠實現清晰的模塊化設計，并提高開發效率[13]。具體來說：

在系統以MySQL為存儲系統，存放從京東獲取的數據以及數據增刪改查操作。但是實現這一功能需要數據表的結構設計，字段類型的設計，設計數據庫邏輯設計與物理設計，保障數據的完整性和一致性。而且MySQL有大量的SQL語法和函數實現對數據的聚合、篩選、排序等等操作，進而便于后續數據分析挖掘[14]。

隨機森林是一個高效的集成分類方法，其通過建立多個決策樹并將預測結果組合而成，以此提高了系統的性能和泛化能力。隨機森林算法采用了兩個關鍵的技術：bagging（bootstrapaggregating，即自助采樣法）和特征隨機化選取。在隨機森林的訓練中，對每一個決策樹都選擇原始訓練數據的子集，并在節點劃分時只選擇特征的子集，該算法使用了“兩層的隨機性”將過擬合的風險降到最低。

系統的設計與實現使用了多個開發工具，其中包括：

MySQL：能存儲和管理數據，對web系統中實現數據的增刪改查，并為可視化提供數據支持，起到數據引擎的作用。

PyCharm：Python代碼高效地編寫、調試工具，有很好的整合能力，可以把不同的庫整合到一起，還有一個錯誤定位跟蹤功能，可以輔助編程者快速排查問題。

開發工具的使用，可方便、快捷地設計開發系統，對系統進行分析、展示等。使用boostrap做前端整合與處理、使用MySQL對數據存儲與管理、PyCharm作為開發環境，能快速開發出性能強大、完善的數據分析系統。

程序運行環境：Python3.7及以上版本；操作系統：Windows11；數據庫采用MySQL；采用Navicat進行數據庫管理（進行可視化操作）；Django及機器學習的常用庫。

本系統旨在提升奶牛牧場的數字化管理水平，主要功能包括數據采集、分析、預測、可視化和決策支持。

系統性能需求。預測系統是一個需要高并發處理的系統，即使面對多個用戶在進行系統預測操作以及數據查詢等操作的時候，系統要有良好的性能，進而滿足響應時間的需求；另外預測模型比如隨機森林也需要快速執行，在模型訓練階段有高性能的要求，同時在查詢和預測階段也是如此；數據存取性能，數據庫需要考慮海量數據環境下的數據查詢以及數據存儲方面的性能，最終確保良好的用戶體驗。

安全性能要求：系統的使用涉及到用戶數據和奶牛生產數據，需要保證數據的安全性與用戶隱私。一方面，通過用戶注冊登錄功能對用戶進行安全登錄認證，如加密碼存儲、雙因素認證等，保證用戶訪問無側門。另一方面，系統應該具備嚴格的有效訪問權限控制能力，控制不同用戶、管理員等進行相應的訪問，避免訪問用戶與權限發生沖突的異常情況。

擴展性要求在系統用戶規模擴大，以及奶牛監測數據增加時，能有足夠的系統擴展性，負擔更多的系統負荷，并支持開展更復雜的系統分析工作。系統架構水平可拓展，根據實際需求擴充計算能力和存儲空間。數據庫能支持更高的數據量，支持分布式數據存儲，可支持分布式并行計算。預測模型需擴展性好，能很方便地增加新的預測模型，或在更大量的數據集上訓練，提升預測模型的準確程度。系統架構模塊化設計，具備未來可擴充模塊與新增技術、功能接口支持，確保與模塊對應的其他功能系統的穩定性。

本文系統是從采集數據入手的，牧場管理人員利用此系統添加數據或是自動生成奶牛生產數據，如：奶產量、喂飼料量、環境的溫濕度等，采集好的數據會以實時的方式存儲到MySQL的數據庫中，確保數據的安全性以及準確。系統利用數據分析模塊，基于多元線性回歸與隨機森林算法對歷史數據進行分析，找出哪些是影響奶產量的主要因素。并且在這些因素的基礎上建立了奶產量預測模型。

業務流程如圖3-1所示。

圖3-1 ?業務流程圖

整個系統由前端和后臺構成。前端部分主要實現與用戶的交互與展示，后臺部分主要實現信息的處理與管理。通過合理的功能模塊設計，有利于輔助奶牛牧場生產管理與決策。

登錄注冊：用戶進行注冊并輸入賬號及密碼登錄，系統擁有不同角色的登錄賬戶，有最高管理權限的賬戶，普通用戶賬戶和游客賬戶。管理員賬戶擁有最高的權限，可以注冊用戶以及錄入數據，普通賬戶可以調取分析結果，游客賬戶可以瀏覽信息。

數據展示：牛群號分布可視化：展示不同牛群的分布情況，以柱狀圖或餅圖的形式展示各個牛群的奶產量、健康狀況等信息。

泌乳天數分布可視化：顯示所有奶牛的泌乳天數分布，幫助管理者了解奶牛的生命周期和產奶高峰期。

7天平均產量分布可視化：通過折線圖或柱狀圖展示過去7天內奶牛的平均每日產奶量，便于識別生產趨勢和調整策略。

昨天總奶量分布：顯示前一天的整體奶產量，幫助管理者實時監控生產情況，及時做出調整。

預測：基于歷史數據和算法模型，預測未來的奶產量，幫助牧場管理者進行生產規劃和資源分配。

用戶管理：后端提供用戶管理模塊，包含用戶注冊、登錄、分配角色、修改用戶資料等功能。管理員對系統中的所有用戶進行管理，掌握用戶的訪問操作日志，保障系統的安全性。

泌乳量管理：后端實現泌乳量數據的添加、查詢、修改、刪除功能。通過管理員定期輸入奶牛的產量數據，自動保存于數據庫，用戶可以根據需要查詢歷史產乳量的數據，查詢分析泌乳量變化情況。

本系統對照功能圖實現，用戶模塊也就是系統使用者擁有登錄注冊、數據采集、數據可視化、預測等功能。

注冊時，用戶需在頁面輸入用戶名、密碼、郵箱等基本信息，點擊提交。詳細流程如圖4-1所示。

圖4-1 ?登錄流程圖

預測模塊的流程主要分為數據準備、模型訓練、預測生成3步模塊流程如下圖4-2所示。

圖4-2 ?預測流程圖

可視化流程：系統用戶成功登錄系統進入可視化頁面后，前端就會將用戶的查看請求封裝發送到后端服務器，后端會調用可視化服務中的可視化程序，該程序會加載數據庫中的數據，將該數據進行統計等，渲染生成柱形圖等圖表。如圖4-3所示。

圖4-3 ?可視化流程圖

根據該系統的數據庫表的設計，將系統的數據種類歸分為用戶、牧場數據信息2個實體。用戶信息E-R圖如圖4-4所示，牧場數據信息E-R圖如圖4-5所示，系統總體E-R圖如圖4-6所示。

圖4-4 ?用戶信息實體圖

圖4-5 ?牧場數據實體圖

圖4-6 ?系統總體E-R圖

本數據分析系統數據邏輯結構設計如下。表4-1用戶表用于管理平臺用戶的個人信息，核心字段包括用戶唯一標識（自增主鍵id）、登錄憑證（username和password）、聯系方式（email、phone、address）以及個人簡介（content）。所有字段均以文本或整型存儲，支持用戶注冊、身份驗證及信息維護功能，確保數據完整性與系統基礎服務的高效運行。

表4-1??用戶表

表4-2牧場數據信息表記錄奶牛每日擠奶行為與生產數據，核心字段包括牛號、群號（標識個體與群體），以及分時段擠奶位置、產量、降產量、低流量和擠奶持續時間（各3次擠奶數據），同時涵蓋7天平均產量、昨日總奶量、今日產量和泌乳天數。所有字段均以非空文本存儲，用于實時監測奶牛產奶效率、健康狀態及生產波動，為牧場優化擠奶流程、預警異常情況提供數據支撐。

表4-2??牧場數據信息表

5 基于隨機森林模型的設計與實現

隨機森林（random forest）是將多個模型綜合起來創建更高性能模型的方法，既可用于回歸，也可用于分類。

隨機森林算法示意圖如下5-1所示。

現實情況下，一個數據集中往往有許多個特征，如何在其中選擇比結果影響最大的那幾個特征，以此來縮減建立模型時的特征數是我們比較關心的問題。

采用Django Web技術框架，導入pandas模塊，通過ORM或者文件讀取MySql數據庫中的奶牛牧場數據，此數據文件共有牛號、產奶量記錄（7d平均值）等欄目。主要代碼如圖5-2所示，轉換成dataframe結果如圖5.3所示：

圖5-2 ?讀取數據代碼圖

圖5-3 ?轉換成dataframe結果

主要代碼如圖5-4所示：

圖5-4 ?dataframe處理代碼圖

缺失值處理主要代碼如下圖5-5所示：

圖5-5 ?缺失值處理主要代碼圖

具體流程見圖5-6所示。

圖5-6 ?數據清洗流程示意圖

綜合統計分析和模型方式提取特征。方差檢驗主要代碼如圖5-7所示，方差結果如表5-1所示。

圖5-7 ?方差檢驗代碼圖

表5-1??方差結果

訓練隨機森林與多元線性回歸雙模型。模型主要代碼如圖5-8所示，模型最佳參數結果如圖5-9所示：

圖5-8 ?模型主要代碼圖

圖5-9 ?模型最佳參數結果圖

利用預測輸出的均方差（MSE）、R2值衡量模型的結果優劣評估結果主要代碼如下圖5-10所示。評估結果如表5-2所示。

圖5-10 ?模型評估結果主要代碼圖

表5-2??評估結果

用戶注冊功能前端采用了Bootstrap框架實現交互的UI，后端采用RESTfulAPI提供服務。前端用戶注冊頁面提供用戶名、密碼和郵箱輸入框，HTML5的form對字段非空進行檢查，客戶端的頁面對郵箱格式的正確性進行表單正則表達式檢查

圖6-1 ?用戶登錄窗口前端頁面

列表渲染單元以Jinja2模板渲染引擎和Bootstrap框架為基礎，使用響應式布局（MobileFirst），即根據屏幕的寬度，自適應于臺式機、筆記本電腦、平板以及移動設備（移動電話和觸摸屏）。。

圖6-3 ?數據展示頁面

整體出圖功能采用了ECharts中餅圖類型的組件，餅圖主要的數據采用后端查詢時的聚合，可視化如下圖6-4所示。（泌乳天數分布可視化的關鍵代碼如附錄A所示）。

圖6-4 ?泌乳天數分布可視化頁面

圖表四為奶牛生產性能柱狀圖動態表示，X軸值輸出在柱狀圖中用{{city.0|safe}}（產量的分段值，如20-25kg、25-30kg），Y軸值輸出在柱狀圖中用{{city.1|safe}}（各個生產性能區間的奶牛數量），。

圖6-5 ?牛群7天平均產量分布頁面

昨天總奶量分布將數據源更新為當天產奶數量。x標簽{{city.0|safe}}為一天生產分組，如30-35kg；y標簽{{city.1|safe}}為當天每組中奶牛的數量。

圖6-6 ?昨天總奶量分布圖

Bootstrap是一個前端框架，可以設計多種界面，主要用于Web頁面設計。。

圖6-7 ?預測頁面圖

7 系統測試

（1）用戶登錄測試用例，如表7-1所示。

表7-1??用戶登錄測試用例

（2）用戶注冊用例，如表7-2所示。

表7-2??用戶注冊測試用例

（3）可視化用例，如表7-3所示。

表7-3??功能測試用例