文章摘要:为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应，精准调控CO₂浓度，提出了基于LightGBM、麻雀搜索算法融合极限学习机的CO₂浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO₂浓度相关的重要特征，降低预测模型的输入维度；然后选择Sigmoid为激活函数，使用具有较强非线性处理能力的单隐藏层ELM神经网络算法构建CO₂浓度预测模型；最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化，并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地。试验结果表明，该模型预测均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数(R²)分别为0.0213mg/L、0.0136mg/L和0.9886，综合性能指标优于支持向量回归（SVR）、反向传播神经网络（BPNN）、长短记忆神经网络（LSTM）、门限循环单元（GRU）和LightGBM等；CO₂浓度预测曲线贴近真实曲线，具有良好的预测效果，能有效满足集约化肉羊养殖过程中CO₂浓度精准预测及调控要求。

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