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초록·키워드
Broiler chickens are a breed known for their rapid growth, typically reaching maturity in just 4-5 weeks. This growth is influenced by various factors, with cage management playing a significant role. One key factor in cage management is maintaining an optimal target temperature, which is determined by combining measurements of ambient temperature, humidity, and wind speed. This article examines how the XGBoost algorithm can be used to predict the target effective temperature in closed-house broiler chicken systems. The goal is to develop a predictive network model with high accuracy, enabling the regulation of cage conditions to ensure the chickens’ comfort. The study findings demonstrate that the proposed algorithm effectively models target temperatures, aiding in the management of cage conditions.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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