Abstract
Los pronósticos facilitan la toma de decisiones en granjas productoras de leche y contribuyen a mejorar la cadena productiva de este alimento. En la literatura se identificó que las redes neuronales artificiales poseen un ajuste aceptable al pronóstico de las producciones de leche. Sin embargo, en las fuentes bibliográficas consultadas no se evidenció un consenso sobre el tipo de red neuronal artificial con mejores rendimientos en esta actividad. Esta investigación tiene como objetivo identificar la red neuronal artificial con mayores índices de desempeño en el pronóstico de la producción de leche bovina. Se realizó una revisión de la literatura relacionada con los pronósticos de las producciones de leche mediante el uso de redes neuronales artificiales. Los resultados obtenidos en la literatura analizada evidenciaron que las redes no lineales autorregresivas con variables exógenas y las redes convolucionales poseen los mejores rendimientos en el pronóstico de la producción de leche bovina.
Publisher
Universidad Autonoma de Bucaramanga
Reference58 articles.
1. Akilli, A., & Atil, H. (2020). Evaluation of Normalization Techniques on Neural Networks for the Prediction of 305-Day Milk Yield. Turkish Journal of Agricultural Engineering Research, 354–367. https://doi.org/10.46592/turkager.2020.v01i02.011
2. Atil, H., & Akilli, A. (2016). Comparison of artificial neural network and K-means for clustering dairy cattle. International Journal of Sustainable Agricultural Management and Informatics, 2, 40. https://doi.org/10.1504/IJSAMI.2016.077266
3. Banerjee, G., Sarkar, U., Das, S., Das, S., & Ghosh, I. (2018). Artificial Intelligence in Agriculture: A Literature Survey. International Journal of Scientific Research in Computer Science Applications and Management Studies, 7(3), 1–6.
4. Bhosale, M. D., & Singh, T. P. (2015). Comparative study of feed-forward neuro-computing with multiple linear regression model for milk yield prediction in dairy cattle. Current Science, 108(12), 2257–2261.
5. Bhosale, M. D., & Singh, T. P. (2017). Development of Lifetime Milk Yield Equation Using Artificial Neural Network in Holstein Friesian Cross Breddairy Cattle and Comparison with Multiple Linear Regression Model. Current Science, 113(05), 951. https://doi.org/10.18520/cs/v113/i05/951-955
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献
1. Modelo de red neuronal artificial para la predicción del fenómeno “el Niño” en la región de Piura (Perú);TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review /Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad;2023-02-28