Predição do declínio na produção leiteira com auxílio de redes neurais artificiais - Borges, Pedro Hurtado de Mendoza; Mendoza, Zaíra Morais dos Santos Hurtado de; Morais, Pedro Hurtado de Mendoza; Santos, Ronei Lopes dos; Cavalcante, Charles Esteffan; Ruver, Felipe Schmitz (Scientia Agraria Paranaensis, 2019)
Objetivou-se com o presente estudo predizer as perdas na produção leiteira devido às condições climáticas para cada dia do ano, considerando-se o nível normal de produtividade do animal. As condições climáticas foram avaliadas com base no índice de temperatura e umidade. Os dados de temperatura e umidade relativa do ar para determinar o referido índice foram obtidos no site do Instituto Nacional de Meteorologia, referentes a uma série histórica de 29 anos proveniente da Estação Meteorológica Convencional do município de Nova Xavantina (MT). Em seguida, desenvolveram-se as redes neurais artificias para estimar o índice de temperatura e umidade, em função do dia do ano no calendário juliano, e predizer a correspondente perda na produção leiteira de acordo com a produtividade do animal. Optou-se pelas redes de múltiplas camadas do tipo perceptrón. O número de camadas e neurônios variou no estabelecimento das diferentes arquiteturas. O ajuste verificou-se com base nos valores do erro quadrático médio, dos índices de desempenho e eficiência, bem como nos testes de normalidade e aderência. Os valores estimados pelas redes e os obtidos a partir da série histórica não discreparam significativamente. A rede com melhor desempenho foi selecionada para uma análise gráfica de resíduos. Concluiu-se que foi possível estimar as perdas na produção leiteira com adequada confiabilidade e precisão, em função das condições climáticas para cada dia do ano, com auxílio das redes neurais artificiais desenvolvidas neste estudo.