Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann LSL con redes neuronales y modelos de regresión no lineal

Objetivo. Modelar la curva del crecimiento de aves de la línea Lohmann LSL utilizando modelos no lineales (MNL), no lineales mixtos (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Materiales y métodos. Periódicamente se pesaron 33 aves en promedio, desde el día 21 al 196 de vida para un total de 558 registros individuales de peso. En el ajuste de la curva de crecimiento se utilizaron los modelos: no lineal de Von Bertalanffy (MNL), no lineal Mixto de Von Bertalanffy (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Los modelos se compararon con coeficiente de correlación y medidas de presicion cuadrado medio del error (CME), desviación media absoluta (MAD) y porcentaje de la media absoluta del error (MAPE). Resultados. Los valores de correlación entre los datos reales y estimados, fueron 0.999, 0.990 y 0.986 para MNLM, RNA y MNL respectivamente. El modelo más preciso con base en los criterios MAPE, MAD y CME fue el MNLM, seguido por la RNA. La grafica de predicción generada la RNA es similar a la del MNLM. La RNA presentó un desempeño superior al MLN. Conclusiones. El mejor modelo para la predicción de curvas de crecimiento de aves comerciales de la línea Lohmman LSL hasta los 196 días de edad, con múltiples mediciones por animal en el tiempo, fue el MNLM. La RNA presento un desempeño superior al MNL

Caracterización de sistemas de producción avícola de huevo mediante la implementación de modelos de predicción y clasificación

RESUMEN: Este estudio pretendió caracterizar y modelar las fases de crecimiento y producción de aves productoras de huevo comercial, por medio de la toma de información, medición, análisis de variables productivas y generación de modelos de predicción. Como resultados se presenta la evaluación de la capacidad para ajustar la curva de crecimiento de los modelos no lineales mixtos Von Bertalanffy, Richards, Gompertz, Brody, y Logístico. Como resultado, el modelo no lineal mixto que mejor ajustó la curva de crecimiento fue el de Gompertz, seguido por Richards y Von Bertalanffy. Para la modelación de la curva del crecimiento de aves de la línea Lohmann LSL en el capítulo 2, se compararon los modelos no lineal Von Bertalanffy (MNL), no lineal mixto Von Bertalanffy (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Se encontró que el modelo más preciso fue el MNLM, seguido por la RNA y en último lugar el MNL. Señalando a las RNA como alternativa en la modelación del crecimiento. Para el ajuste de la curva de producción de huevos se utilizaron los modelos Adams-Bell, Lokhorst y de distribución con retardo (Delay). Los modelos Delay y Lokhorst presentaron el mejor ajuste, siendo los más eficientes para predecir la curva de las estirpes probadas. Continuando con la definición del modelo para la curva de producción de huevos en el capítulo 4 se compararon el modelo perceptrón multicapa (redes neuronales artificiales (RNA)) y el modelo Lokhorst. Ambos modelos proporcionaron ajustes adecuados para la curva de producción, aunque por la facilidad de configuración y de ajuste se recomendó el uso de las RNA. En contraste a los modelos mencionados se utilizaron las redes neuronales recurrentes de Elman y Jordan, y el perceptrón multicapa (MLP) para construir un modelo de predicción de la curva de producción.ABSTRACT: This project pretended to characterize and model the growth and production phases of commercial laying hens, by gathering information, measuring and analyzing productive variables and creating prediction models. This final thesis document presents the results of the research process and is comprised of an introduction where concepts alluding to the problem that motivated the development of the research are discussed. Next the reader will encounter the theoretical framework with information on the commercial egg production system in Colombia, production parameters of the genetic strains, and modeling concepts and their use in poultry, along with the definition of the functionality and structure of a support system for decision making culminating with the specification of neural networks emphasising on their morphology and use in modeling. In Chapter 1 the evaluation on the adjustment capacity presents assessing the ability to adjust the curve of growth of nonlinear mixed models: Von Bertalanffy, Richards, Gompertz, Brody and Logistic. As a result, the mixed nonlinear model that best fitted the growth curve was Gompertz model, followed by Richards and Von Bertalanffy. In Chapter 2, the non linear model Von Bertalanffy (MNL), non linear mixed model Von Bertalanffy (MNLM) and the artificial neural networks (ANN) were compared for the modeling of the growth curve of hens from the Lohmann LSL line. The most precise model was the MNLM, followed by the ANN and in last place the MNL. This shows ANN as an alternative in growth modeling. In Chapter 3, in order to model the egg production curve, the models Adams-Bell, Lokhorst and delay distribution (Delay) were used. The Delay and Lokhorst models presented the best fit, being the most efficient in the prediction of the curve of the strains tested. Continuing on with the model definition for the egg production curve in Chapter 4 the multilayer perceptron (artificial neural networks (ANN)) and the Lokhorst models were compared. Both models provide adequate fits for the production curve, although due to the ease of configuration and adjustment, the ANN is recommended. In the second part of this chapter the recurrent neural networks of Elman and Jordan and the multilayer perceptron (MLP) were used to build a prediction model of the production curve. It was possible to obtain a functional model that predicts the daily egg production, but it needs to include more variables to adjust the variability presented in the yield curve. In the fifth chapter the theoretical and practical concepts of modeling of the previous four chapters are incorporated to give life to the software tool called "Information Management System For Poultry Farms", as a support system to farmers to facilitate and expedite the collection, storage, processing and analysis of information, and also serves as a management support decision making in real time

Predicción por redes neuronales artificiales del peso corporal de Capra hircus en crianza semiextensiva

Objetivo del presente trabajo fue predecir por redes neuronales artificiales (RNA) el peso corporal de caprinos en crianza semiextensiva. Se utilizó 40 caprinos criollos mejorados desde el nacimiento hasta las seis semanas de edad. El 80% de la data fue utilizada para entrenar la red y el 20 % para validarla. El tipo de RNA usada fue del tipo feedforward (FF), con algoritmo de entrenamiento Backpropagation (BP) y ajuste de pesos Levenberg–Marquardt (LM), topología que presento el mejor resultado: 3 entradas, seis salidas lineales (purelin), capa oculta con 42 neuronas, tasa de aprendizaje de 0,01, coeficiente de momento de 0,5, meta del error de 0,0001 y 100 etapas de entrenamiento. Comparativamente el error porcentual promedio de los valores predichos por la RNA fue de 7,51 y por la regresión múltiple de 7,80 no existiendo diferencia significativa entre ambos (p > 0,05). Así mismo, el porcentaje de aciertos de la RNA fue de 50% y de la regresión múltiple de 50%, mostrando en ambos casos un rendimiento similar

Modelación de curvas de puesta de los tres últimos años en gallinas White Leghorn en la provincia Ciego de Ávila.

Se utilizaron 15 976 registros de producción de huevos, correspondientes a tres crianzas del 2016 en la provincia Ciego de Ávila. Se caracterizó la curva de puesta en condiciones similares a las propuestas por IIA (2013) en la República de Cuba.  Se muestra la estimación de las curvas de puesta realizadas con  las producciones medias corres-pondientes a tres etapas de 12 meses. Se aplicaron cuatro modelos matemáticos para el ajuste a dicha curva: Mc N a-lly, Wood, Cuadrática logarítmica y lineal hiperbólica. Para la validación se tomaron diferentes criterios estadí sticos: coeficiente de determinación (R2), (R2 A), además del análisis de los residuos entre otros. Para cada período se o b-tuvo la media, desviación estándar DE, error estándar (EE) y coeficiente de variación (CV). La producción de huevos alcanzó valores entre 84,35 y 60,61 % de puesta y el mejor año fue el 2016, mientras que los valores más altos de EE y CV correspondieron al final del periodo de producción, como era de esperar. La bondad de ajuste y discriminación entre los modelos utilizados demostraron un alto criterio de ajuste en los cuatro modelos, pero el mejor fue  Mc Nally (1971) con R2 de 99,60 %, los R2 ajustados con 99,42 %. La expresión Mc Nally, alcanzó los valores más altos de ajuste YM=-2233,62-18583,8*(MES/426)-029,0*(MES/426**2+780,241*log(426/MES)-68,1269*(log(426/MES))*2 y describe mejor la producción huevo de gallinas White Leghorn L33 en las condiciones de Ciego de Ávila.Laying Curve Model of White Leghorn Hens in the Last Three Years in the Province of Ciego de Avila, Cuba.ABSTRACTA number of 15 976 egg production records from three hen batches in Ciego de Avila (2016) were used. The laying curve was characterized in similar conditions to IIA (2013), Republic of Cuba. E stimation of the laying curves made to mean productions from three stages in a year, was presented. Four mathematical models were applied for curve adjustment: McNally, Wood, quadratic logarithmic, and linear hyperbolic. Different statistical criteria were used for validation: determination coefficient (R2), (R2A), as well as residue analysis and others. Mean, standard deviation (SD), standard error (SE), and variation coefficient (VC) were achieved for each period. Egg production accounted for 84.35 and 60.61% of total laying, 2016 was the best year. The highest values of SE and VC were observed at the end of production, as expected. Adjustment and discrimination showed a high adjustment criterion in the four models, but the best values were observed with McNally (1971), in R2 (99.60%), and adjusted R2 (99.42%). McNally reached the highest adjustment values: YM=-2233.62-18583.8* (MONTH/426)-029.0*(MONTH/426**2+780.241*log (426/MONTH)-68.1269*(log  (426/MONTH))*2, and it described the best production of White Leghorn L33 hens in Ciego de Avil

A Model to Estimate the Laying Curve of White Leghorn Hens in the Last Three Years in the Province of Ciego de Avila, Cuba

A number of 15 976 egg production records from three hen batches in Ciego de Avila (2016) were used. The laying curve was characterized in similar conditions to IIA (2013), Republic of Cuba. The estimation of the laying curves made of mean productions from three stages in a year was presented. Four mathematical models were applied for curve adjustment: McNally, Wood, quadratic logarithmic, and linear hyperbolic. Different statistical criteria were used for validation: determination coefficient (R2), (R2A), residual analysis, and others. The means, standard deviation (SD), standard error (SE), and variation coefficient (VC) were made for each period. Egg production accounted for 84.35 and 60.61% of total laying, the best year was 2016. The highest values of SE and VC were observed at the end of production, as expected. Adjustment and discrimination showed a high adjustment criterion in the four models, but the best values were observed with McNally (1971), in R2 (99.60%), and adjusted R2 (99.42%). McNally reached the highest adjustment values: YM=-2233.62-18583.8*(MONTH/426)-029.0*(MONTH/426**2+780.241*log (426/MONTH)-68.1269*(log(426/MONTH))*2, and it described the best production of White Leghorn (L33) hens in Ciego de Avila

Uso de modelos no lineales para el crecimiento, desarrollo y postura de gallinas White Leghorn L33 con relación a indicadores económicos

Se determinaron los factores zootécnicos que establecieron los principales indicadores bioeconómicos del comportamiento del ciclo productivo comercial de las gallinas White Leghorn L33 en la provincia de Ciego de Ávila, Cuba. Se analizaron 55 ciclos durante los años 2002 a 2014 y 18 ciclos de 2014 a 2016 para la validación de los modelos matemáticos. Se utilizaron estadística descriptiva, modelos mixtos generalizados (GLIMMIX) y modelado con cinco funciones. Se utilizó el programa SAS 9.3. Los ciclos productivos se caracterizaron por su aproximación al estándar establecido para esta raza y línea en Cuba. La puesta fue de 293 huevos / ave, con conversión de 1,40 kg de pienso / 10 huevos y el costo del huevo de 0,36 CUP. Las naves de inicio y el año influyeron en el peso vivo, largo de tarso, uniformidad y ganancia diaria hasta 175 días. La granja influyó en la edad a la madurez sexual, la conversión, la producción de huevo, el costo del huevo y el ingreso neto; mientras que la nave de inicio, dentro de cada finca, y los años influyeron significativamente en la mayoría de los indicadores biológicos. Se encontraron efectos bajos, pero significativos de la acción integrada de las variables climáticas en los indicadores bioeconómicos. Los modelos de Gompertz para el crecimiento y Mc Nally para la puesta demostraron ser los mejores predictores del comportamiento productivo que, junto con el uso de GLIMMIX, permitirá criterios adecuados para una mejor toma de decisiones con el fin de aumentar la producción de huevos.AbstractThe Zootechnical Factors established by the main bioeconomic behavior indicators were determined for the productive-commercial cycle of L-33 White Leghorn hens in the province of Ciego de Avila, Cuba. A number of 55 cycles were analyzed for validation of mathematical models between 2002 and 2014; along with other 18 cycles, between 2014 and 2016. Descriptive statistics, generalized mixed models (GLIMMIX), and modeling with five functions were used, along with SAS 9.3. The productive cycles were similar to the standard set up for the Cuban breed and line. Laying accounted for 293 eggs/poultry, with a conversion of 1.40 feed kg/10 eggs, and a cost of $ 0.36 CUP an egg. The starting houses and the year had effects on live weight, tarsus length, uniformity, and daily weight gain up to 175 days. Sexual maturity, conversion, egg production, egg cost, and net income were influenced by the farm, whereas each farm´s starting house and the years, had negative effects on most biological indicators. Low, but significant effects of combined action of climate variables were observed in the bioeconomic indicators. The Gompertz models for growth, and MacNally for laying, were the best predicting tools for production. Along with GLIMMIX, they will contribute with suitable criteria for better decision making to increase egg production

Non-Linear Models for Growth, Development, and Posture of L-33 White Leghorn Hens, according to Economic Indicators

The Zootechnical Factors established by the main indicators of bioeconomic behavior were determined for the pro-ductive-commercial cycle of L-33 White Leghorn hens in the province of Ciego de Ávila, Cuba. A number of 55 cycles were analyzed for validation of mathematical models between 2002 and 2014; other 18 cycles were studied between 2014 and 2016. Descriptive statistics, generalized mixed models (GLIMMIX), and five-function modelling were used. SAS 9.3 for Windows was also used. The productive cycles were similar to the standard set up for the breed and line in Cuba. Laying was 293 eggs/poultry, with a conversion of 1.40 feed kg/10 eggs, and a cost of $ 0.36 CUP an egg. The starting sheds and year had effects on live weight, tarsus length, uniformity, and daily weight gain up to 175 days. Sexual maturity, conversion, egg production, egg cost, and net income were influenced by farm, whereas each farm´s starting shed and the years, had negative effects on most biological indicators. Low, but significant effects of combined climate variables were observed in the bioeconomic indicators. The Gompertz´s model for growth, and Mc Nally´s for laying, were the best predicting tools for production. Along with GLIMMIX, they will contribute with suitable criteria for better decision making to increase egg production

Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann LSL con redes neuronales y modelos de regresión no lineal

Objetivo. Modelar la curva del crecimiento de aves de la línea Lohmann LSL utilizando modelos no lineales (MNL), no lineales mixtos (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Materiales y métodos. Periódicamente se pesaron 33 aves en promedio, desde el día 21 al 196 de vida para un total de 558 registros individuales de peso. En el ajuste de la curva de crecimiento se utilizaron los modelos: no lineal de Von Bertalanffy (MNL), no lineal Mixto de Von Bertalanffy (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Los modelos se compararon con coeficiente de correlación y medidas de presicion cuadrado medio del error (CME), desviación media absoluta (MAD) y porcentaje de la media absoluta del error (MAPE). Resultados. Los valores de correlación entre los datos reales y estimados, fueron 0.999, 0.990 y 0.986 para MNLM, RNA y MNL respectivamente. El modelo más preciso con base en los criterios MAPE, MAD y CME fue el MNLM, seguido por la RNA. La grafica de predicción generada la RNA es similar a la del MNLM. La RNA presentó un desempeño superior al MLN. Conclusiones. El mejor modelo para la predicción de curvas de crecimiento de aves comerciales de la línea Lohmman LSL hasta los 196 días de edad, con múltiples mediciones por animal en el tiempo, fue el MNLM. La RNA presento un desempeño superior al MNL.Objective. Modeling the pullet growth curve of the Lohmann LSL line, by using nonlinear model (MNL), nonlinear mixed model (MNLM) and artificial neural networks (ANN). Materials and methods. An average of 33 birds, were weighed from day 21 to 196 of life for 558 individual weight records. To adjust the growth curve the following models were used: nonlinear Von Bertalanffy (MNL), nonlinear mixed Von Bertalanffy (MNLM) and artificial neural networks (RNA). The models were compared with a correlation coefficient and precision measurements: mean square error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) and the mean absolute percentage error (MAPE). Results. Correlation values, between actual and estimated data, were 0.999, 0.990 and 0.986 for MNLM, RNA and MNL respectively. The most accurate model based on the MAPE, MAD and CME criteria was MNLM followed by RNA. The prediction graph for RNA was similar to MNLM. The RNA performance was higher than MLN. Conclusions. The best model for the prediction of growth curves of commercial Lohmman LSL birds to 196 days of age, was the MNLM, with multiple measurements per animal at the time. RNA performance was higher MLN