本研究以初生羔羊信息预测羔羊断奶体重，预测结果作为判断对初生羔羊是否需要进行早期饲喂、治疗等干预的依据。本研究收集了湖州某羊场8 836只羊的性别、血统号、出生日期、羔皮品质、初生体重、同胎羔数、断奶体重等信息，通过观察特征间关系，使用斯皮尔曼秩相关系数进行特征相关性检测，筛选出4个重要特征变量（性别、出生月份、初生体重、同胎羔数），基于这些重要特征变量运用线性回归、随机森林、XGBoost、支持向量机回归、深度神经网络模型（DNN）对羔羊断奶体重进行回归预测。结果显示：5种模型的预测值与真实值误差小于1.5 kg的正确率均在81%以上，其中构建的DNN模型正确率可达88.40%，均方误差（MSE）值为2.96，平均绝对误差（MAE）值为0.87，均为最优。对预测的羔羊体重进行排序，以二分类形式判断是否需要干预饲喂，得出混淆矩阵与受试者工作特征曲线（ROC）图，显示DNN模型效果最好。