【2018年必威体育精装版整理】20142015年信息建模数学建模课程论文奶牛养殖场酮病群体发病风险评估.docx

2014-2015年信息建模数学建模课程论文承诺书我们完全明白，参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守规则，以保证公正、公平性。如有违反规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3.（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：2014 年 12 月 19日A题奶牛养殖场酮病群体发病风险评估摘要 酮病是奶牛生产性疾病的主要疾病，主要发生于围产期奶牛（又称过渡期，指奶牛产前2周至产后2周的一段时期）。每年仅酮病造成的经济损失就达数亿美元，因此对酮病发发病风险预警显得至关重要。本论文的目的就是通过分析一些有可能诱导奶牛患酮病的各个指标，建立单个奶牛以及奶牛场的风险指数体系，对酮病发病的风险来进行预测，来进一步预防，减少经济损失。 第一问中有两问，即计算各指标在酮病发病率中的权重，以及建立每头奶牛酮病发病风险指数数学模型。在计算各指标在酮病发病率的权重的时候，我们利用的是层次分析法，将发病风险率转化为各个指标所占的权重。这其中最重要的是对比矩阵的构建，因为对比矩阵建立的不合理会导致结果权重的不真实，甚至不能通过一致性检验，所以我们借用发病风险率来构建对比矩阵，诱导发病风险率高的我们认为该因素所占的权重比较大。另外在四个主要指标进行对比矩阵的构建时候，它们之间的重要程度我们是根据它们的子层各因素诱导发病率大于%50的个数来决定的，而同一因素内部的重要程度则直接比较风险率。另外血液中的葡萄糖（Glu）、β-羟丁酸（BHBA）、游离脂肪酸（NEFA）、门冬氨酸氨基转移酶（AST）数据异常可能会直接引起酮病的发生，同时也会间接的通过影响能量负平衡进而来影响诱导发病风险率。通过以上的分析，以及结合编程计算，我们求得各指标在酮病发病率的权重：血液生化指标、能量负平衡、日粮营养水平、体况评分（BCS）所占的权重分别为：0.5601、0.2622、0.1175、0.05529。 另外在建立每头奶牛酮病发病风险指数数学模型时候，我们建立的是风险指数评价函数，即对每头牛的各个因素的等级评分加权求和求得最后的风险指数评分。再对数据的利用时，我们需要对每一个数据进行处理，将不同变量的值标准化处理，化为统一量纲，即各个权重（附件中），带入公式求解。另外日采食量没有给出标准值，因此我们要利用给出的公式算出每头奶牛的标准采食量区间，最后算出来每头牛的风险指数值，进行排序，使用MATLAB画出折线图。根据第二问对单个奶牛风险指数模型的建立和求解，第三问中我们也可以建立风险指数评价函数，我们将50头奶牛的风险指数分为五个等级，每个等级中的奶牛的数目所占总头数的比例为等级权重，之后我们为每个等级赋予相应的经验得分，加权求和就得到总得分。通过计算结果数据的观察和分析吗，我们可以看出该奶牛场患病奶牛的数目较多，风险较高。关键词 酮病 层次分析 风险指数 综合评价函数一．问题重述1.问题背景：奶业发展水平是衡量一个国家畜牧业现代化的重要指标之一，并已成为我国畜牧业的支柱产业。目前,由于我国高产奶牛饲养管理水平错位，使得奶牛生产性和营养代谢性疾病也日趋突出，每年造成的经济损失高达数十亿美元，并成为严重制约奶业发展的瓶颈之一。酮病是奶牛生产性疾病的主要疾病，主要发生于围产期奶牛（又称过渡期，指奶牛产前2周至产后2周的一段时期）。每年仅酮病造成的经济损失就达数亿美元，因此对酮病的发病风险进行预警显得至关重要（详细背景见附件1）。为了对酮病的发病风险进行预警并对奶牛进行健康评估，兽医工作者从1000头奶牛中完全随机抽取50头围产期奶牛，收集以下指标：⑴血液生化指标对随机选取的奶牛清晨空腹采集血样（所选取的奶牛在血样采集前已确定为近期内没有进行任何药物治疗，并经兽医人员确认无任何异常状况），进行生化检测，所检测的指标有：奶牛血浆中葡萄糖（Glu）、β-羟丁酸（BHBA）、游离脂肪酸（NEFA）、门冬氨酸氨基转移酶（AST）等（各血液生化指标健康参考范围及其诱导的酮病发病风险率见附件2）。⑵日粮营养水平于血样采集当日，在奶牛场管理机房收集养殖场不同时期奶牛的日粮营养水平指标（各