Redes neurales artificiales para estimar las pérdidas en la producción lechera

• P.H.M. Borges ^[1] ; Z.M.S.H. Mendoza ^[2] ; P.H.M. Morais ^[3]
  1. [1] Departamento de Suelos e Ingeniería Rural. Universidad Federal de Mato Grosso. Cuiabá. Brasil
  2. [2] Departamento de Ingeniería Forestal. Universidad Federal de Mato Grosso. Cuiabá. Brasil
  3. [3] Facultad de Agronomia y Zootecnia. Universidad Federal de Mato Grosso. Cuiabá. Brasil.

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• Localización: Archivos de zootecnia, ISSN-e 1885-4494, ISSN 0004-0592, Vol. 68, Nº 262, 2019, págs. 206-212
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este estudio tuvo como objetivo desarrollar redes neurales artificiales para estimar las pérdidas en la producción lechera, en función del índice de temperatura y humedad (ITU), considerándose el día del año. Accediendo al sitio del Instituto Nacional de Meteorología, se obtuvieron los valores de temperatura y humedad para una serie histórica de 27 años en el municipio de Nova Xavantina-MT. Así, se determinó el índice de temperatura y humedad máximo en cada día del año durante el referido período. Se optó por las redes de múltiples camadas del tipo “perceptron”. Se varió el número de camadas y neuronas para formar diferentes arquitecturas. La proximidad entre los valores reales y los estimados se evaluó por medio de diversos criterios estadísticos y por los coeficientes ofrecidos por el propio programa computacional utilizado. De esta forma se seleccionó la rede con mejor desempeño. Luego se concluyó que las redes presentaron adecuada confiablidad y precisión para predecir el ITU, de acuerdo con el día del año y que ellas pueden ser una herramienta útil en el manejo de vacas lecheras y en el planeamiento de medidas para amenizar el ambiente térmico.