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    Team#apmc

    TeamNumber:apmc

    ProblemChosen:C

    Researchonanalysisandcountermeasuresofpetindustrydevelop-

    mentbasedonintegratedmachinelearning

    Summary

    ThisarticleexaminesthedevelopmentstatusandtrendsofthepetindustryinChinaandglob-

    ally.Thearticlecombinesdatafromthepastfiveyearstoconductresearchfromfourperspectives:

    thecurrentstatusandforecastoftheChinesepetindustry,theforecastofglobalpetfooddemand,

    ananalysisofChinesepetfoodproductionandexports,andtheimpactofinternationaltradepolicies.

    Usingcorrelationanalysis,multiplemachinelearningmodels,andfusiontechnology,thearticle

    analyseskeyissuesandproposescorrespondingcountermeasurestoprovidescientificguidancefor

    theindustrysfuturedevelopment.

    Fortask1,TheobjectiveofthisstudyistoforecastthedevelopmentoftheChinesepetindus-

    tryoverthenextthreeyears.Inthedatapreprocessingstage,thispaperestablishedanindicator

    systemforthedevelopmentofthepetindustryandrelatedindustries,correctedmissingvaluesand

    outliers,anduseddescriptivestatistics,Box-Coxtransformation,andfeaturescalingtooptimisethe

    datastructuretoensuredataquality.TheChinesepetmarketispredictedforthenextthreeyears

    basedonmachinelearningmodels,includingGBDT,XGBoost,andRUSBoost,andthroughthe

    Stackingfusionmodel.Thefindingsindicateagradualincreaseinthenumberofpetcats,withan

    estimated79.85millionin2024.Thenumberofpetdogsexhibitsslightfluctuations,yettheoverall

    growthtrendpersists,reaching51.25millionin2024.Theresultsofthemodelverificationdemon-

    stratethattheStackingmodelexhibitsthehighestgoodnessoffit(R²reaching0.986),renderingit

    ano

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