Redes neurales artificiales para estimar las pérdidas en la producción lechera

P.H.M. Borges, Z.M.S.H. Mendoza, P.H.M. Morais

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.

Palabras clave


Desempeño animal. Inteligencia artificial. Conforto ambiental.

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DOI: https://doi.org/10.21071/az.v68i262.4138

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Editorial

UCOPress. Cordoba University Press (UCOPress Editorial Universidad de Córdoba)

ISSN: 1885-4494