1. RI UFLA
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dc.creatorTavares, Guilherme Farias-
dc.creatorSchiassi, Leonardo-
dc.date.accessioned2018-12-17T11:56:18Z-
dc.date.available2018-12-17T11:56:18Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationTAVARES, G. F.; SCHIASSI, L. Modelagem fuzzy como ferramenta para predição do ganho de peso diário para frangos de corte. Journal of Animal Behaviour and Biometeorology, [S.l.], v. 4, n. 2, p. 32-38, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://www.jabbnet.com/geral-1-c1uik/BasicPostsItem0_iljfz7pt3_0/Fuzzy-modeling-as-a-tool-for-the-prediction-of-daily-weight-gain-in-broiler-chickenspt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/32167-
dc.description.abstractMany varied empiric mathematical models have already been developed to predict broiler chicken growth. However, newly developed tools, such as fuzzy modeling, may facilitate resolutions of problems. The objective of this research is to develop a computational mathematical model based on fuzzy logic to predict the daily weight gain (GPD) of broiler chickens, and to compare it to statistical models from the literature. Our results showed that a standard deviation of 0.9 g.day-1 was estimated using fuzzy model compared to 2.02 g.day-1 from the empirical model. However, the standard deviation was 8.6 g.day-1 when field data was used in the fuzzy model, and 9.8 g.day-1 for the empirical model. The proposed fuzzy modeling showed better precision compared to the empiric model. However, the results were not as good when experimental field data was used (R² = 0.5677).pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherCenter for Applied Animal Biometeorologypt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceJournal of Animal Behaviour and Biometeorologypt_BR
dc.subjectAviculturapt_BR
dc.subjectDesempenho animalpt_BR
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectPoultrypt_BR
dc.subjectAnimal performancept_BR
dc.subjectComputational modelingpt_BR
dc.titleModelagem fuzzy como ferramenta para predição do ganho de peso diário para frangos de cortept_BR
dc.title.alternativeFuzzy modeling as a tool for the prediction of daily weight gain in broiler chickenspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoDiversos modelos matemáticos empíricos já foram desenvolvidos para predizer o crescimento das aves. Todavia, novas ferramentas surgem na produção animal como facilitadoras para melhorias e solução de problemas, como a modelagem fuzzy. Portanto, objetivou-se com este trabalho o desenvolvimento de um modelo matemático computacional, com base na teoria dos conjuntos fuzzy, para predizer o ganho de peso diário (GPD) de frangos de corte; e, posteriormente, compará-lo com modelo estatístico pertencente à literatura. Obteve-se com o modelo fuzzy proposto um desvio-padrão de 0,90 g.dia-1 comparado a 2,02 g.dia-1 do modelo empírico. Porém, ao analisar o modelo fuzzy com dados de experimento a campo, o desvio-padrão foi de 8,6 g.dia-1 e 9,8 g.dia-1 para a equação empírica. O modelo fuzzy proposto demonstrou maior precisão comparada à equação empírica. Todavia, com o uso de dados experimentais, o modelo apresentou baixa precisão nas simulações resultados (R² = 0,5667).pt_BR
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