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| Acadêmico(a): Eduardo Ferrari Ott |
| Título: Predição de peso na criação de frango de corte utilizando redes neurais artificiais |
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| Abstract: |
| Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo utilizando o modelo de rede neural Long-Short Term Memory para a predição de peso de frango baseado em variáveis ambientais. Foram utilizados dados de 17 lotes de frango, incluindo idade, peso, temperatura e umidade relativa. Na fase de pré-processamento dos dados foi utilizada a normalização de escala para controlar os valores dos pesos da rede durante o treinamento, e a reestruturação dos dados para adequá-la ao modelo LSTM. O modelo foi desenvolvido com o framework Keras, utilizando uma camada LSTM e uma camada intermediária, cada uma com 10 neurônios. O protótipo foi capaz de predizer o peso das aves com um Erro Quadrático Médio de 2,516 gramas. Este resultado mostra que o modelo desenvolvido poderia ser integrado a sistemas de gerenciamento das granjas para prever o peso das aves através de simulações com diferentes valores de temperatura e umidade, a fim de tornar a utilização dos sistemas de aquecimento mais eficiente. |
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