Prediction of the energy values of feedstuffs for broilers by using neural networks

Na formulação de rações equilibradas nutricionalmente é necessário um conhecimento preciso da composição química e dos valores energéticos dos alimentos. Este conteúdo energético pode ser determinado utilizando bioensaios, tabelas de composição nutricional, equações de predição baseadas na composição química dos alimentos e, recentemente, têm sido implementados modelos de redes neurais artificiais (ANN). Contudo, os trabalhos envolvendo ANN não consideraram incerteza nas predições, nem trabalharam com comitês de redes. Neste trabalho, inicialmente, foi proposta a implementação de um modelo de ANN para predição da energia metabolizável aparente corrigida pelo balanço de nitrogênio (EMAn) de alimentos para aves de corte. Com base nos resultados obtidos neste modelo de redes neurais, foi criada uma ferramenta de cálculo, permitindo que os nutricionistas de animais obtenham uma rápida e acurada predição de EMAn. Um comitê de redes neurais perceptron multicamadas (MLP), também, foi implementado para predizer a EMAn, com o objetivo principal de considerar incertezas nas predições deste comitê, considerando intervalos de credibilidade de máxima densidade de probabilidade (HPD) para os alimentos do conjunto de teste. Para comparar, em termos quantitativos, o modelo de comitê de redes com modelo de regressão linear múltipla, foi definida a porcentagem de acerto de predição, considerando os intervalos de predições determinados em cada modelo. Além disso, a acurácia de cada modelo selecionado foi avaliada com base em medidas de erro entre os valores observados e preditos. Dentre os modelos selecionados, o comitê de redes, em que 1000 redes foram combinadas pelo estimador da moda da distribuição empírica das predições, garantiu uma maior acurácia nas predições. Portanto, este comitê será disponibilizado para a predição da EMAn de alimentos concentrados energéticos e proteicos comumente utilizados na formulação de rações avícolas.Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, Área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor