饲料配方的高级计算NRC营养需要模型
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泌乳母猪，窝仔重和仔猪平均日增重作为对母乳营养和能量输出的测定。供给试验家畜
生产性能的营养需要就产生了。因为估计了动物对能量摄入的响应，所以模型不能直接
给出能量的需要量。家畜的响应既是绝对的也是最低限度的，对于次优营养水平的吸收
模型没有给出。结果，动物的营养需要经过一段时间营养限制后，可能会受到补偿性生
长的影响，没有被估计。
与被测动物的生物生产性能相关的营养需要产生在一个相对没有疾病和应激的环
境中，并不能反映出成本利益分析。关于疾病困扰和环境条件潜在的影响这方面的营养
需要没有考虑，但考虑了热平衡中能量摄取的预测和维持能量需要的估计受环境的影
响。根据营养需要估计的每日营养采食量产生最大效益的生产性能和最大的营养利用率
道内容物和EBW之和等于BW。很大程度上因为Wat和BP、BW增重的化学组成、以
及瘦肉组织的增重、不同的生长阶段和猪品种之间的相对生长关系（Emmans和
Kyriazaks, 1995）。
EBW (kg) = BP + BL + Wat + Ash
Wat (kg) = ( 4.322 + 0.0044×PdMax)×P0.855
理统计包来量化。典型的能量采食两和Pd曲线默认用于小母猪、阉割猪和整个未去势
小公猪。
3
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
机体组成
近期的概述（de Long等，2003）对机体的化学和物理构成做了数据性的表述。这
四种化学机体成整个机体的脂肪含量（BL）、整个机体的蛋白含量（BP）、整个机体的
肉生产理事会（NPPC；国家猪肉生产理事会，2000），模型中默认的等式（等式.8-8）
对胴体无脂肪瘦肉含量提供了合理的预测，可以根据确定的条件进行调整。根据这个等
式，无脂胴体瘦肉增重可以预测为Pd×2.55（NRC,1988）。然而，这个关系式只能在一
个大的BW范围内有效（如：25-125kg BW），并且利用高PdMax会低估了无脂瘦肉增重
水分含量（Wat）和整个机体的灰分含量（Ash）之和表示空腹体重（BLW）（等式8-1）。
水分含量和灰分含量以及相关的蛋白含量用kg表示（等式8-2和8-3）。Wat和BP之间
的关系，也考虑了猪可操作的Pd上限（PdMax：Pd曲线中的最高值，g/d）。肠道内容物
可以通过BW（起始BW：kg；等式.8-4）和EBW（末端BW：kg；等式.8-5）预测。肠
导都在用户指导（附录A）中给出。
2
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
生长育肥猪模型
主要概念
表示生长的每天蛋白沉积（Pd）率和脂肪沉积（Ld）率，以更新全部机体蛋白（BP）
质量和全部机体脂肪（BL）质量。在模型中Pd用来描述猪的类型（品种和性别）和生
长生产性能水平；Pd的表示方法比瘦肉增长率更客观和广泛。空体重（EBW）和BW
更深入、更高级的配方计算方式！
一：下载:Feed Mix反刍营养百分百饲料配方软件
(奶牛、肉牛、肉羊饲料日粮TMR计算)
二：下载：Genetic Algorithm饲料软件
（猪鸡等单胃动物饲料配方计算）
高品质猪鸡饲料配方-计算方法
根据氨基酸最佳比例模型计算猪鸡饲料配方
猪鸡饲料添加剂配方计算-两种方式
的或多天的营养需要。多天的营养需要可以简单地计算为每一天需要的平均值。模型是
是固定性的，因为这类家畜的营养需要估计没有明确体现家畜内的变异性。但是，利用
已经确立的单个动物的估计，通过调整吸收后的营养利用率，家畜之间的变异性可以在
模型中明确地考虑（例如，Pomar Acids）,第二章（蛋白质和氨基酸）已做了概述。
的值可以表明饲料浪费对营养需要的影响和减少饲料浪费的重要性。
这个标准ME采食曲线（等式.8-9）可以作为一个参照标准推算一定BW的实测ME
采食量，或者其它BW的ME采食量。这个标准ME采食曲线相当于NRC（1987，也
5பைடு நூலகம்
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
用于NRC,1998）中的83.6%。这个标准ME采食曲线以Bridges (sckinckel et al. 2009b)函
物学原理。这些生物学原理在第1章（蛋白）、2章（能量和氨基酸）、6（矿物元素）章
做了概述。然而，使用模型进行营养需要估计时，不可避免的含有了一些经验元素和经
验实测值。用户可以进行自定义时间段进行每一天的循环计算，累加的动物生产性能（生
长、妊娠和泌乳）会自动的呈现出来。一旦自动模拟被执行，用户可以仔细查看每一天
猪的生产性能和生产潜能可以由Pd曲线来表示，此曲线由模型用户、相关的能量采食
量以及根据实测的生长性能做出的估计来决定。能量的采食量用于功能维持、蛋白沉积
和脂肪沉积需要。SID氨基酸和N需要可以由Pd、BW和采食量估计得到。STTD P需
要由采食量、Pd和BW推导出，而总Ca需要则由STTD P需要估计得到。AID和总氨
量。用户可以根据当地条件调整等式.8-8中的参数和无脂瘦肉增重和沉积蛋白（Pd）之
间的比率。
探针背膘厚度（mm）= -5+12.3×BL/BP + 0.13×BP
NPPC胴体无脂瘦肉含量（%）= 62.073 + 0.0308×胴体重
—1.0101×探针背膘厚度+ 0.00774×(探针背膘厚度)2
氮（N）、标准全消化道可消化（STTD）磷（P）和总钙（Ca）的需要进行了更新和调整。
在模型形成期间，以精确的预测和相关的实践使之易用性、透明化和简单化。表观可消
化氨基酸（AID）和表观全消化道可消化磷（ATTD）的需要可以各自由SID和STTD P
得出。对于玉米豆粕型日粮，总日粮氨基酸和P的需要同样可以得出。为促进模型的完
是光学探针，在倒数第三和第四肋骨之间，躯干中间线以下7cm处。机体化学组成和探
针背膘厚度之间的关系（等式.8-7）依据额外大数据组的分析（Wagnetr et
4
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
al.,1999;Schinckel et al.,2001,2010），Quiniou（1995;original analyses conducted by P. M or el,
对于不同种类猪的营养需要的估计，使用模型的用户必须明确不同种类的猪的能量
采食和生产性能。对于生长育肥猪和妊娠母猪，已经增加程序使之对能量采食水平产生
1
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
相当简化的预测。输入数据后，模型会产生每日整体沉积的蛋白、沉积的脂肪和BW的
变化。对于妊娠母猪，蛋白、脂肪以及孕体和生殖组织的总增重也被考虑在内，而对于
可能不同。
在模型中，能量的计算单位是“有效”代谢能（ME）。“有效”ME，被描述为ME，
用于全文和所有等式。用于典型的玉米豆粕型日粮的“有效”消化能（DE）通过净能（NE）
依据固定的换算系数计算而来。这些已经用作典型日粮局部能量效率的估计。这个概念
已经在第1章（能量）具体描述。
在这三个模型中，可选择输入体组成（如背膘厚）和体重（如，生长育肥猪的生长
通过BP和BL预测得到。满足能量需要的能量采食量分为机体功能维持、蛋白沉积和
脂肪沉积的需要。因为维持能量需要通过饲喂蛋白日粮后被确定，所以蛋白的能量被认
为能量采食的一部分。用作蛋白维持需要的蛋白没有从维持能量需要中扣除。维持能量
需要可以从BW和环境温度推测，也可以由用户通过模型计算特别条件下的需要来调整。
数为基础，等于小母猪（等式.8-10）和去势公猪（等式.8-11）的平均采食量，通常根据
实际条件调整曲线来表示猪的采食量水平。需要重点强调的是，这个标准采食曲线没有
包括饲料浪费量。假设能量采食量未去势公猪比母猪低3%（等式.8-12）。
标准ME采食量= 10563×｛1-exp[-exp(-4.04)×BW]｝
Ash (kg) = 0.189×BP
肠道内容物(kg) = 0.277×BW0.612
肠道内容物kg) = 0.3043×EBW0.5977
（等式.8-1）
（等式.8-2）
（等式.8-3）
（等式.8-4）
（等式.8-5）
用一个迭代程序(Newton-Raphon meherd; Arfken,1985)来估计起始BW时机体的化
性能，妊娠期间总体重变化，或者泌乳期间体总重变化）的实测值，来比较和对比预测
和实测的值。当实测的值和预测的值类似时，增加了模型预测营养需要的正确性。具体
细节在用户指导（模型运算）中，体组成和BW实测的变化会和模型预测进行匹配。
本章给出了用数学方法计算营养要。一些等式在第1、2、6章给出，但为了更加
完善，在这里也给出。更多的细节的描述、输入和输出、主要部分的打印以及简单的指
Massey University, New Zealand）对数据做了测算。假设潜在的误差影响背膘厚的测定，
那么也影响了胴体瘦肉率的预测，这个参数必须谨慎对待（Johnson et al.,2004;Schinckel
et al.,2006）。猪的品种和性别影响探针背膘厚度和胴体瘦肉率之间的关系。根据美国猪
（等式.8-7）
（等式.8-8）
能量与饲料采食量
生长育肥猪模型包括三个选项可以对不同BW的ME采食量做出估计。首先，通过
一个简单的预期ME采食量产生一个关于BW的等式，涉及：性别、自身采食能力、环
境温度（可选项）、猪饲养密度（可选项）。第二，在一定的BW范围内用实测的饲料采
食量产生一个ME采食量曲线，然后再组合标准ME采食曲线。第三，这两种类型等式
饲料中的最佳氨基酸比例模型
生产性能的营养需要就产生了。因为估计了动物对能量摄入的响应，所以模型不能直接
给出能量的需要量。家畜的响应既是绝对的也是最低限度的，对于次优营养水平的吸收
模型没有给出。结果，动物的营养需要经过一段时间营养限制后，可能会受到补偿性生
长的影响，没有被估计。
与被测动物的生物生产性能相关的营养需要产生在一个相对没有疾病和应激的环
境中，并不能反映出成本利益分析。关于疾病困扰和环境条件潜在的影响这方面的营养
需要没有考虑，但考虑了热平衡中能量摄取的预测和维持能量需要的估计受环境的影
响。根据营养需要估计的每日营养采食量产生最大效益的生产性能和最大的营养利用率
道内容物和EBW之和等于BW。很大程度上因为Wat和BP、BW增重的化学组成、以
及瘦肉组织的增重、不同的生长阶段和猪品种之间的相对生长关系（Emmans和
Kyriazaks, 1995）。
EBW (kg) = BP + BL + Wat + Ash
Wat (kg) = ( 4.322 + 0.0044×PdMax)×P0.855
理统计包来量化。典型的能量采食两和Pd曲线默认用于小母猪、阉割猪和整个未去势
小公猪。
3
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
机体组成
近期的概述（de Long等，2003）对机体的化学和物理构成做了数据性的表述。这
四种化学机体成整个机体的脂肪含量（BL）、整个机体的蛋白含量（BP）、整个机体的
肉生产理事会（NPPC；国家猪肉生产理事会，2000），模型中默认的等式（等式.8-8）
对胴体无脂肪瘦肉含量提供了合理的预测，可以根据确定的条件进行调整。根据这个等
式，无脂胴体瘦肉增重可以预测为Pd×2.55（NRC,1988）。然而，这个关系式只能在一
个大的BW范围内有效（如：25-125kg BW），并且利用高PdMax会低估了无脂瘦肉增重
水分含量（Wat）和整个机体的灰分含量（Ash）之和表示空腹体重（BLW）（等式8-1）。
水分含量和灰分含量以及相关的蛋白含量用kg表示（等式8-2和8-3）。Wat和BP之间
的关系，也考虑了猪可操作的Pd上限（PdMax：Pd曲线中的最高值，g/d）。肠道内容物
可以通过BW（起始BW：kg；等式.8-4）和EBW（末端BW：kg；等式.8-5）预测。肠
导都在用户指导（附录A）中给出。
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智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
生长育肥猪模型
主要概念
表示生长的每天蛋白沉积（Pd）率和脂肪沉积（Ld）率，以更新全部机体蛋白（BP）
质量和全部机体脂肪（BL）质量。在模型中Pd用来描述猪的类型（品种和性别）和生
长生产性能水平；Pd的表示方法比瘦肉增长率更客观和广泛。空体重（EBW）和BW
更深入、更高级的配方计算方式！
一：下载:Feed Mix反刍营养百分百饲料配方软件
(奶牛、肉牛、肉羊饲料日粮TMR计算)
二：下载：Genetic Algorithm饲料软件
（猪鸡等单胃动物饲料配方计算）
高品质猪鸡饲料配方-计算方法
根据氨基酸最佳比例模型计算猪鸡饲料配方
猪鸡饲料添加剂配方计算-两种方式
的或多天的营养需要。多天的营养需要可以简单地计算为每一天需要的平均值。模型是
是固定性的，因为这类家畜的营养需要估计没有明确体现家畜内的变异性。但是，利用
已经确立的单个动物的估计，通过调整吸收后的营养利用率，家畜之间的变异性可以在
模型中明确地考虑（例如，Pomar Acids）,第二章（蛋白质和氨基酸）已做了概述。
的值可以表明饲料浪费对营养需要的影响和减少饲料浪费的重要性。
这个标准ME采食曲线（等式.8-9）可以作为一个参照标准推算一定BW的实测ME
采食量，或者其它BW的ME采食量。这个标准ME采食曲线相当于NRC（1987，也
5பைடு நூலகம்
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
用于NRC,1998）中的83.6%。这个标准ME采食曲线以Bridges (sckinckel et al. 2009b)函
物学原理。这些生物学原理在第1章（蛋白）、2章（能量和氨基酸）、6（矿物元素）章
做了概述。然而，使用模型进行营养需要估计时，不可避免的含有了一些经验元素和经
验实测值。用户可以进行自定义时间段进行每一天的循环计算，累加的动物生产性能（生
长、妊娠和泌乳）会自动的呈现出来。一旦自动模拟被执行，用户可以仔细查看每一天
猪的生产性能和生产潜能可以由Pd曲线来表示，此曲线由模型用户、相关的能量采食
量以及根据实测的生长性能做出的估计来决定。能量的采食量用于功能维持、蛋白沉积
和脂肪沉积需要。SID氨基酸和N需要可以由Pd、BW和采食量估计得到。STTD P需
要由采食量、Pd和BW推导出，而总Ca需要则由STTD P需要估计得到。AID和总氨
量。用户可以根据当地条件调整等式.8-8中的参数和无脂瘦肉增重和沉积蛋白（Pd）之
间的比率。
探针背膘厚度（mm）= -5+12.3×BL/BP + 0.13×BP
NPPC胴体无脂瘦肉含量（%）= 62.073 + 0.0308×胴体重
—1.0101×探针背膘厚度+ 0.00774×(探针背膘厚度)2
氮（N）、标准全消化道可消化（STTD）磷（P）和总钙（Ca）的需要进行了更新和调整。
在模型形成期间，以精确的预测和相关的实践使之易用性、透明化和简单化。表观可消
化氨基酸（AID）和表观全消化道可消化磷（ATTD）的需要可以各自由SID和STTD P
得出。对于玉米豆粕型日粮，总日粮氨基酸和P的需要同样可以得出。为促进模型的完
是光学探针，在倒数第三和第四肋骨之间，躯干中间线以下7cm处。机体化学组成和探
针背膘厚度之间的关系（等式.8-7）依据额外大数据组的分析（Wagnetr et
4
智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
al.,1999;Schinckel et al.,2001,2010），Quiniou（1995;original analyses conducted by P. M or el,
对于不同种类猪的营养需要的估计，使用模型的用户必须明确不同种类的猪的能量
采食和生产性能。对于生长育肥猪和妊娠母猪，已经增加程序使之对能量采食水平产生
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智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件
相当简化的预测。输入数据后，模型会产生每日整体沉积的蛋白、沉积的脂肪和BW的
变化。对于妊娠母猪，蛋白、脂肪以及孕体和生殖组织的总增重也被考虑在内，而对于
可能不同。
在模型中，能量的计算单位是“有效”代谢能（ME）。“有效”ME，被描述为ME，
用于全文和所有等式。用于典型的玉米豆粕型日粮的“有效”消化能（DE）通过净能（NE）
依据固定的换算系数计算而来。这些已经用作典型日粮局部能量效率的估计。这个概念
已经在第1章（能量）具体描述。
在这三个模型中，可选择输入体组成（如背膘厚）和体重（如，生长育肥猪的生长
通过BP和BL预测得到。满足能量需要的能量采食量分为机体功能维持、蛋白沉积和
脂肪沉积的需要。因为维持能量需要通过饲喂蛋白日粮后被确定，所以蛋白的能量被认
为能量采食的一部分。用作蛋白维持需要的蛋白没有从维持能量需要中扣除。维持能量
需要可以从BW和环境温度推测，也可以由用户通过模型计算特别条件下的需要来调整。
数为基础，等于小母猪（等式.8-10）和去势公猪（等式.8-11）的平均采食量，通常根据
实际条件调整曲线来表示猪的采食量水平。需要重点强调的是，这个标准采食曲线没有
包括饲料浪费量。假设能量采食量未去势公猪比母猪低3%（等式.8-12）。
标准ME采食量= 10563×｛1-exp[-exp(-4.04)×BW]｝
Ash (kg) = 0.189×BP
肠道内容物(kg) = 0.277×BW0.612
肠道内容物kg) = 0.3043×EBW0.5977
（等式.8-1）
（等式.8-2）
（等式.8-3）
（等式.8-4）
（等式.8-5）
用一个迭代程序(Newton-Raphon meherd; Arfken,1985)来估计起始BW时机体的化
性能，妊娠期间总体重变化，或者泌乳期间体总重变化）的实测值，来比较和对比预测
和实测的值。当实测的值和预测的值类似时，增加了模型预测营养需要的正确性。具体
细节在用户指导（模型运算）中，体组成和BW实测的变化会和模型预测进行匹配。
本章给出了用数学方法计算营养要。一些等式在第1、2、6章给出，但为了更加
完善，在这里也给出。更多的细节的描述、输入和输出、主要部分的打印以及简单的指
Massey University, New Zealand）对数据做了测算。假设潜在的误差影响背膘厚的测定，
那么也影响了胴体瘦肉率的预测，这个参数必须谨慎对待（Johnson et al.,2004;Schinckel
et al.,2006）。猪的品种和性别影响探针背膘厚度和胴体瘦肉率之间的关系。根据美国猪
（等式.8-7）
（等式.8-8）
能量与饲料采食量
生长育肥猪模型包括三个选项可以对不同BW的ME采食量做出估计。首先，通过
一个简单的预期ME采食量产生一个关于BW的等式，涉及：性别、自身采食能力、环
境温度（可选项）、猪饲养密度（可选项）。第二，在一定的BW范围内用实测的饲料采
食量产生一个ME采食量曲线，然后再组合标准ME采食曲线。第三，这两种类型等式
饲料中的最佳氨基酸比例模型
