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Modelagem matemática e sistemas inteligentes para predição do comportamento alimentar de suínos nas fases de crescimento e terminação

Tavares, Guilherme Farias

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2017-02-06

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelagem matemática e sistemas inteligentes para predição do comportamento alimentar de suínos nas fases de crescimento e terminação
  • Autor: Tavares, Guilherme Farias
  • Orientador: Miranda, Jarbas Honorio de
  • Assuntos: Modelagem Fuzzy; Redes Neurais Artificiais; Zootecnia De Precisão; Artificial Neural Network; Fuzzy Modeling; Precision Livestock
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: A suinocultura é uma atividade de grande importância em termos mundiais e de Brasil. Entretanto, por serem animais homeotérmicos, algumas alterações no ambiente térmico de alojamento podem alterar suas respostas fisiológicas e comportamentais para manutenção da temperatura interna. Portanto, o objetivo dessa pesquisa foi avaliar o comportamento alimentar de suínos, mediante a influência do ambiente térmico, nas fases de crescimento e terminação para diferentes linhagens comerciais e sexo. Além disso, buscou-se o desenvolvimento de modelos matemáticos e sistemas inteligentes para predição do tempo em alimentação (TM, min dia-1) dos suínos. Os dados foram coletados em uma granja experimental de suínos, localizada na cidade de Clay Center, Nebraska, Estados Unidos. O período experimental contemplou duas estações durante o ano 2015/2016 (verão e inverno), totalizando 63 dias (9 semanas) de informações coletadas para cada estação. Os animais alojados foram de três linhagens comerciais distintas: Landrace, Duroc e Yorkshire. Cada baia apresentava composição mista, sendo alojados 40 animais de diferentes linhagens comerciais e sexo. No total, foram confinados 240 animais, sendo 80 animais para cada linhagem comercial entre machos castrados e fêmeas. Foram registrados dados de temperatura do ar (Tar, °C), temperatura do ponto de orvalho (Tpo, °C) e umidade relativa do ar (UR, %) a cada 5 minutos no interior da instalação. Para TM, os dados foram coletados e registrados a cada 20 segundos por meio de um sistema de coleta de dados por rádio frequência. O conforto térmico foi analisado a partir do Índice de Temperatura e Umidade (ITU) e a Entalpia Específica (H, kJ kg-1 de ar seco). Para avaliar a relação entre o ambiente térmico e TM, foi utilizada estatística multivariada por meio de análise de componentes principais (ACP) e agrupamento para obtenção de padrões e seleção de variáveis para entrada nos modelos. O modelo fuzzy e as redes neurais artificias foram desenvolvidos em ambiente MATLAB® R2015a por meio dos toolboxes Fuzzy e Neural Network, com o objetivo de predizer TM, tendo como variáveis de entrada: linhagem comercial, sexo, idade e ITU. De uma maneira geral, as médias de Tar estiveram dentro da zona de termoneutralidade (ZCT) em todo período experimental, sendo que apenas a UR apresentou valores abaixo da UR crítica inferior. Para o ITU, apenas no verão foram encontrados valores acima da ZCT, entretanto, esses valores estiveram abaixo do ITU crítico superior. Diante da análise dos resultados, pôde-se observar em relação ao comportamento alimentar, que a fêmea Landrace apresentou o menor tempo em alimentação com médias de 42,19 min dia-1 e 43,73 min dia-1 para o inverno e verão, respectivamente, seguido do macho castrado de mesma linhagem. Enquanto as demais linhagens apresentaram valores acima de 60 min dia-1. Não foi observado correlação linear significativa entre o ambiente térmico e TM uma vez que os animais estiveram dentro de sua ZCT ao longo de todo período experimental, indicando que o comportamento alimentar foi influenciado principalmente pelos fatores homeostáticos e cognitivos-hedônicos. A estatística multivariada dividiu os animais em 8 grupos. Foi observado que animais de linhagens e sexos distintos se comportaram da mesma maneira, dificultando a modelagem matemática. Entretanto, alguns grupos apresentaram maior quantidade de animais de determinada linhagem e sexo, sendo estes utilizados como \"grupos padrão\" para o desenvolvimento do modelo fuzzy e a rede neural artificial. O modelo fuzzy apresentou R2 de 0,858 quando utilizado os dados do grupo padrão, entretanto, para todos os valores o R2 foi de 0,549. Já a rede neural apresentou um R2 de 0,611 para os dados completos e R2 de 0,914 para o \"grupo padrão\". Portanto, a rede neural artificial mostrou-se como uma ferramenta de maior precisão e acurácia na predição do comportamento alimentar de suínos nas fases de crescimento e terminação.
  • DOI: 10.11606/D.11.2017.tde-28072017-082242
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
  • Data de criação/publicação: 2017-02-06
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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