Forecasts for comfort index to dairy cattle are unavailable in Brazil and the extraction rules on weather behavior can assist in predicting the animal's comfort, especially for those who are in unprotected places. This study aims to develop a methodology for extracting predictive rules from heat stress conditions in dairy cattle. The analysis was performed using the database of the National Institute of Meteorology (INMET), referring to the hourly averages for the period between September 15 th to November 13 th of 2013 in Santa Maria -RS, Brazil. The input variables were time of day, air temperature, dew point temperature, relative humidity and the temperature and humidity index. The extraction of the rules was done by the technique of Data Mining and the classification task by building the J48 decision tree algorithm. The classification of the Temperature and Humidity Index (THI) was based on two classes, being NORMAL for THI values less than or equal to 74, and ALERT to values above 74, considered as a promoter of stress. Data mining has resulted in the description of 11 rules of the relationship between temperature, relative humidity and time of day with the THI. Data mining has enabled the understanding of the variables analyzed and the generated rules can help in forecasts based on meteorological forecasts and environmental temperature controllers and relative humidity schedule.Keywords: THI, thermal comfort, heat stress, environment, data mining. EXTRAÇÃO DE REGRAS DE CLASSIFICAÇÃO DE DADOS DE ESTAÇÃO METEOROLÓGICA PARA AUXÍLIO NA PREVISÃO DE ÍNDICE DE TEMPERATURA E UMIDADE PARA BOVINOS LEITEIROS RESUMOA extração de regras sobre o comportamento meteorológico pode auxiliar na previsão do conforto animal, principalmente para aqueles que estão em ambientes desprotegidos. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma metodologia para a extração de regras de previsão das condições de estresse por calor em bovinos de leite. A análise foi realizada com o banco de dados do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), referente às médias horárias durante o período de 15 de Setembro a 13 de Novembro de 2013 em Santa Maria -RS, Brasil. As variáveis de entrada foram: hora do dia, temperatura do ar, temperatura de ponto de orvalho, umidade relativa do ar e o Índice de temperatura e umidade. A extração das regras foi realizada pela técnica de Mineração de Dados, sendo utilizada a tarefa de classificação Journal of Biosystems Engineering v. 8(3): 220-226, 2014 221 com a construção de árvore de decisão pelo algoritmo J48. A classificação do Índice de Temperatura e Umidade (ITU) baseou-se em duas classes, sendo NORMAL, para valores de ITU menores ou iguais que 74, e ALERTA, para valores acima de 74, considerado como promotor de estresse. A mineração dos dados resultou na descrição de 11 regras da relação da temperatura, umidade relativa e hora do dia com o ITU. A mineração de dados permitiu a compreensão das variáveis analisadas e as regras geradas podem auxiliar em previsões baseados em temperatura e umidade rela...
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