Redes neurais artificiais para o gerenciamento da indústria avícola: uma simulação baseada na cadeia de produção de frangos de corte

Author:

Camilotti Elisar1ORCID,Furian Thales Quedi1ORCID,Borges Karen Apellanis1ORCID,Rocha Daniela Tonini da1ORCID,Nascimento Vladimir Pinheiro do1ORCID,Moraes Hamilton Luiz de Souza1ORCID,Salle Carlos Tadeu Pippi1ORCID

Affiliation:

1. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil

Abstract

Resumo O objetivo deste trabalho foi predizer os indicadores de produção e determinar o seu potencial impacto econômico em um sistema de integração utilizando as redes neurais artificiais (RNA). Quarenta parâmetros zootécnicos e de produção de granjas de matrizes e de frango de corte, um incubatório e um abatedouro foram selecionados como variáveis. Os modelos de RNA foram estabelecidos para quatro variáveis de saída (“eclosão vendável”, “peso ao final da quinta semana”, “condenações parciais” e “condenações totais”) e foram analisados em relação ao coeficiente de determinação múltipla (R2), coeficiente de correlação (R), erro médio (E), erro quadrático médio (EQM) e raiz do erro quadrático médio (REQM). Os cenários produtivos foram simulados e os impactos foram estimados. Os modelos de RNA gerados foram adequados para simular diferentes cenários produtivos após o treinamento. Para “eclosão vendável”, o modelo de incubadora e o período de incubação aumentaram os ganhos financeiros. Para “peso ao final da quinta semana”, a linhagem também demonstrou influencia no retorno financeiro, o que não aconteceu com o peso ao final da primeira semana. O sexo do lote possui influência nas taxas de “condenação parcial”, ao contrário do peso do frango no primeiro dia. As taxas de mortalidade e o peso do frango apresentaram influência na “condenação total”, mas o sexo do lote e o tipo de pinto não tiverem influência.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

General Veterinary,Animal Science and Zoology

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