Estimativa de estro em vacas leiteiras utilizando métodos quantitativos preditivos

Nääs, Irenilza de Alencar; Queiroz, Marcos Paulo Garcia; Moura, Daniella Jorge de; Brunassi, Leandro dos Anjos

doi:10.1590/s0103-84782008000800048

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“…In studies carried out using fuzzy logic, aiming to estimate estrus in dairy cows, NÄÄS et al (2008) obtained a mean hit percentage of 62%, while BRUNASSI et al (2010) observed hit rate of 84.2% in the detection of estrus. According to the authors, these results indicate that the system can efficiently detect estrus improving automatic detection in dairy cows.…”

Section: Twb Tdb Twb Tbgmentioning

confidence: 99%

“…Several environmental control systems and prediction of productive responses in zootechnical facilities, using computational mathematical modeling, were developed by NÄÄS et al (2008) in estimation of estrus in dairy cows using predictive quantitative methods, SCHIASSI et al (2008) using fuzzy model to evaluate the increase of body temperature of broilers, and FERREIRA et al (2010) in predicting rectal temperature of broilers using a neuro-fuzzy network, and these studies obtained satisfactory results when considering the level of control that the proposed models have provided to the production.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Campos¹,

Castro²,

Schiassi

et al. 2013

Eng. Agríc.

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ABSTRACT:The goal of this study was to develop a fuzzy model to predict the occupancy rate of free-stalls facilities of dairy cattle, aiding to optimize the design of projects. The following input variables were defined for the development of the fuzzy system: dry bulb temperature (T db , °C), wet bulb temperature (T wb , °C) and black globe temperature (T bg , °C). Based on the input variables, the fuzzy system predicts the occupancy rate (OR, %) of dairy cattle in free-stall barns. For the model validation, data collecting were conducted on the facilities of the Intensive System of Milk Production (SIPL), in the Dairy Cattle National Research Center (CNPGL) of Embrapa. The OR values, estimated by the fuzzy system, presented values of average standard deviation of 3.93%, indicating low rate of errors in the simulation. Simulated and measured results were statistically equal (P>0.05, t Test). After validating the proposed model, the average percentage of correct answers for the simulated data was 89.7%. Therefore, the fuzzy system developed for the occupancy rate prediction of free-stalls facilities for dairy cattle allowed a realistic prediction of stalls occupancy rate, allowing the planning and design of free-stall barns. KEYWORDS:Confinement systems, bovine facilities, design, stalls, dairy cattle. PREDIÇÃO DA TAXA DE OCUPAÇÃO DE BAIAS EM INSTALAÇÕES TIPO FREE-STALL PARA BOVINOS DE LEITE POR MEIO DOS CONJUNTOS FUZZY RESUMO:Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver um modelo fuzzy para predizer a taxa de ocupação de baias em instalações para gado de leite do tipo free-stall, auxiliando na otimização do dimensionamento de projetos. Para o desenvolvimento do sistema fuzzy, foram definidas como variáveis de entrada: a temperatura de bulbo seco (T bs , °C); temperatura de bulbo úmido (T bu , °C), e temperatura de globo negro (T gn ,ºC). Com base nas variáveis de entrada, o sistema fuzzy prediz a taxa de ocupação (TO,%) de vacas leiteiras em instalações do tipo free-stall. Para a validação do modelo, coletas de dados foram realizadas nas instalações do Sistema Intensivo de Produção de Leite (SIPL), do Centro Nacional de Pesquisa de Gado de Leite (CNPGL) da Embrapa. Os valores de TO estimados pelo sistema fuzzy apresentaram valores de desvio-padrão médio de 3,93%, indicando baixo índice de erros na simulação. Os resultados simulados foram, estatisticamente, iguais aos medidos (P>0,05, Teste t). Após a validação do modelo proposto, a porcentagem de acerto médio para os dados simulados foi de 89,7%. Portanto, o sistema fuzzy, desenvolvido para a predição da taxa de ocupação de baias em instalação free-stall para bovinos leiteiros, possibilitou a predição realística da taxa de ocupação de baias, propiciando o planejamento e o projeto de instalações free-stall. PALAVRAS-CHAVE:Sistema de confinamento, instalações para bovinos, projeto, baias, vacas leiteiras.

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Section: Twb Tdb Twb Tbgmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Campos¹,

Castro²,

Schiassi

et al. 2013

Eng. Agríc.

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“…A lógica fuzzy, dentre outras metodologias direcionadas para a tomada de decisão e para ações mais precisas, têm contribuído para o avanço e a velocidade das pesquisas em produção animal (Cadenas et al, 2004;Carvalho et al, 2005;Nääs et al, 2007a;Pandorfi et al, 2007;Nääs et al, 2008;Perissinotto et al, 2009;Tolon et al, 2010). Dentre estes trabalhos, destaca-se a utilização da lógica fuzzy como ferramenta de suporte à decisão nas áreas de ambiência e produção avícola Pereira et al, 2008;Schiassi et al, 2008).…”

Section: Análise Do Conforto Ambientalunclassified

Análise do ambiente para frangos por meio da lógica fuzzy: uma revisão

Ponciano

Lopes²,

Yanagi³

et al. 2011

ARCH ZOOTEC

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Avicultura de corte. Conforto ambiental. ADDITIONAL KEYWORDS Broiler. Environmental confort. RESUMOO objetivo desta revisão foi de discutir a utilização da lógica fuzzy na análise das variáveis que afetam a ambiência de frangos de corte e exemplificar situações bem sucedidas de utilização dessa metodologia na predição das variáveis que afetam o conforto térmico para frangos de corte, além de apresentar a potencialidade dessa metodologia que pode ser usada como suporte à tomada de decisão sobre o controle da climatização dos galpões avícolas, garantindo, assim, melhorias na produção. Dentre as variáveis analisadas por meio da lógica fuzzy, destaca-se o controle da temperatura, umidade relativa, luminosidade, poluentes aéreos e concentração de alguns gases. Esses fatores influenciam diretamente a condição de conforto e bem-estar das aves, afetando sua produtividade. Portanto, é de grande importância uma ferramenta que pode contribuir na tomada de decisão, possibilitando, o controle do ambiente térmico no interior de galpões para produção de frangos. SUMMARYThe aim of this review was to discuss the use of fuzzy logic to analyze variables that affect the environment of broiler chickens, to give some examples of successful use of this metodology to predict the variables that affect the thermal comfort for chickens, and to show the potential of this methodology that can be used to support decisions on the climate control in broiler houses, thus ensuring improvements in production. Among the variables analyzed using the fuzzy logic, we highlight the temperature and moisture control inside of broiler houses, light, air pollutants and concentration of some gases. These factors have a direct influence in the comfort condition and welfare of birds, so they affect broiler productivity. Therefore, it is very important when a tool comes to contribute on taking decisions. The fuzzy logic allows the control of thermal environment inside of barns for broilers´ production. INTRODUÇÃOO sistema produtivo avícola tem investido cada vez mais em ferramentas que possam otimizar a produtividade de frangos de corte. Frente às atuais demandas existentes, há uma busca incansável por conhecimento dos parâmetros que afetam essa atividade para que se obtenha a máxima produtividade de carne com o menor custo. Diversos estudos apontam para a interferência que o ambiente de criação exerce sobre a produtividade animal (Moura et al., 2006;Salgado et al., 2007;Nazareno et al., 2009). Nesse sentido, sabe-se que o

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Sistema fuzzy para predição do desempenho produtivo de frangos de corte de 1 a 21 dias de idade

et al. 2012

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. DO NASCIMENTO 5 RESUMO: Um sistema de inferência fuzzy foi desenvolvido baseado em dados da literatura para predição do consumo de ração, ganho de peso e conversão alimentar de frangos de corte com idade variando de 1 a 21, dias submetidos a diferentes condições térmicas. O sistema fuzzy foi estruturado com base em três variáveis de entrada: idade das aves (semanas), temperatura (°C) e umidade relativa (%) ambientes, sendo que as variáveis de saída consideradas foram: ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar. A inferência foi realizada por meio do método de Mamdani, que consistiu na elaboração de 45 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. Com base nos resultados, ao se compararem os dados da literatura com os obtidos pelo sistema fuzzy proposto, verificou-se desempenho satisfatório na predição das variáveis respostas, com R² da ordem de 0,995; 0,998 e 0,976, respectivamente. O ganho de peso predito pela lógica fuzzy foi validado com dados experimentais de campo, no qual se obteve R² = 0,975, apresentando grande potencial de uso em sistemas de climatização automatizado. PALAVRAS-CHAVE: modelagem, inferência fuzzy, conforto ambiental. FUZZY SYSTEM TO PREDICT PRODUCTIVE PERFORMANCE OF BROILER CHICKS FROM 1 TO 21 DAYS OLDABSTRACT: A fuzzy inference system was developed based on literature data to predict feed intake, weight gain, and feed conversion of broiler chicks from 1 to 21 day old submitted to different thermal conditions. The fuzzy system was structured based on three input variables: age of chick (weeks), ambient temperature (°C) and ambient relative humidity (%); and the output variables considered were: weight gain, feed intake and feed conversion. The inference was performed using the Mamdani's method, which consisted of the elaboration of 45 rules, and the defuzzification using the Center of Gravity method. Comparing literature data with the results obtained by the fuzzy system proposed, it is possible to conclude that the fuzzy system predicts satisfactorily the weight gain, feed intake and feed conversion, which R 2 were 0.995, 0.998, and 0.976, respectively. The weight gain predicted by the fuzzy system was validated by experimental field data, which obtained R 2 = 0.9753, presenting a considerable use potential in automatic acclimatization systems.KEYWORDS: modeling, fuzzy inference, environmental comfort. INTRODUÇÃODentre os desafios enfrentados pela avicultura de corte, destaca-se a importância do ambiente de criação. Sabe-se que o sistema de criação intensivo possui influência direta na condição de conforto e bem-estar animal, promovendo dificuldade na manutenção do balanço térmico, no interior das instalações e na expressão dos comportamentos naturais dos animais, afetando o desempenho produtivo das aves (MOURA et al., 2006;SALGADO et al., 2007;NAZARENO et al., 2009;VIGODERIS et al., 2010). Entre os fatores ambientais, os elementos meteorológicos,

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Estimativa de estro em vacas leiteiras utilizando métodos quantitativos preditivos

Abstract: Estimativa de estro em vacas leiteiras utilizando métodos quantitativos preditivos

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Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Análise do ambiente para frangos por meio da lógica fuzzy: uma revisão

Sistema fuzzy para predição do desempenho produtivo de frangos de corte de 1 a 21 dias de idade

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