Predição do declínio na produção leiteira com auxílio de redes neurais artificiais

Autores

  • Pedro Hurtado de Mendoza Borges Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0001-7603-8775
  • Zaíra Morais dos Santos Hurtado de Mendoza Universidade Federal de Mato Grosso
  • Pedro Hurtado de Mendoza Morais Universidade Federal de Mato Grosso
  • Ronei Lopes dos Santos Universidade Federal de Mato Grosso
  • Charles Esteffan Cavalcante Universidade Federal de Mato Grosso
  • Felipe Schmitz Ruver Universidade Federal de Mato Grosso
Agências de fomento

Resumo

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.

Biografia do Autor

Pedro Hurtado de Mendoza Borges, Universidade Federal de Mato Grosso

Professor Titular. Departamento de Solos e Engenharia Rural. Faculdade de Agronomia e Zootecnia. Area de Construções Rurais e Ambiência.

Zaíra Morais dos Santos Hurtado de Mendoza, Universidade Federal de Mato Grosso

Professor Adjunta. Departamento de Engenharia Florestal. Faculdade de Engenharia Florestal. Área de Análise Química de Produtos Florestais.

Pedro Hurtado de Mendoza Morais, Universidade Federal de Mato Grosso

Acadêmico do Curso de Agronomia. Monitor de Informática na Agricultura. Voluntário de Iniciação Científica. Faculdade de Agronomia e Zootecnia.

Ronei Lopes dos Santos, Universidade Federal de Mato Grosso

Acadêmico do Curso de Agronomia. Monitor de Informática na Agricultura. Bolsista de Iniciação Científica. Faculdade de Agronomia e Zootecnia.

Charles Esteffan Cavalcante, Universidade Federal de Mato Grosso

Acadêmico do Curso de Agronomia. Voluntário de Iniciação Científica. Faculdade de Agronomia e Zootecnia.

Felipe Schmitz Ruver, Universidade Federal de Mato Grosso

Acadêmico do Curso de Agronomia. Voluntário de Iniciação Científica. Faculdade de Agronomia e Zootecnia.

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Publicado

11-02-2019

Como Citar

BORGES, P. H. de M.; MENDOZA, Z. M. dos S. H. de; MORAIS, P. H. de M.; SANTOS, R. L. dos; CAVALCANTE, C. E.; RUVER, F. S. Predição do declínio na produção leiteira com auxílio de redes neurais artificiais. Scientia Agraria Paranaensis, [S. l.], v. 17, n. 4, p. 411–419, 2019. Disponível em: https://saber.unioeste.br/index.php/scientiaagraria/article/view/20842. Acesso em: 3 nov. 2024.

Edição

Seção

Artigos Científicos