Uso de redes neurais artificiais para predição de índices zootécnicos nas fases de gestação e maternidade na suinocultura

Abstract

Objetivou-se com este trabalho avaliar a precisão das redes neurais artificiais (RNA) na estimativa das redes neurais artificiais (RNA) na predição de índices zootécnicos, com base em variáveis térmicas e fisiológicas de porcas gestantes. A pesquisa foi realizada entre janeiro e abril de 2005 em uma propriedade de produção industrial de suínos, no setor de gestação, com 27 matrizes primíparas, alojadas em baias individuais e posteriormente na maternidade em baias de parição, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. Para tanto, foi implementada uma RNA backpropagation, com uma camada de entrada, uma oculta e uma camada de saída com funções de transferência tangente sigmoidal. A temperatura do ar e a frequência respiratória foram consideradas variáveis de entrada e o peso ao nascimento dos leitões e número de leitões mumificados, como variáveis de saída. A rede treinada apresentou ótimo poder de generalização, o que possibilitou a predição das variáveis-respostas. A caracterização do ambiente da gestação e maternidade foi adequada se comparada aos dados reais, com poucas tendências de sub ou superestimação de alguns valores. A utilização desse sistema especialista para a previsão dos índices zootécnicos é viável, pois o sistema tem bom desempenho para esta aplicação.