Adjust of regression models to estimate the rectal temperature of broilers for the first 14 days of life

The broiler rectal temperature (t rectal) is one of the most important physiological responses to classify the animal thermal comfort. Therefore, the aim of this study was to adjust regression models in order to predict the rectal temperature (t rectal) of broiler chickens under different thermal conditions based on age (A) and a meteorological variable (air temperature - t air) or a thermal comfort index (temperature and humidity index -THI or black globe humidity index - BGHI) or a physical quantity enthalpy (H). In addition, through the inversion of these models and the expected t rectal intervals for each age, the comfort limits of t air, THI, BGHI and H for the chicks in the heating phase were determined, aiding in the validation of the equations and the preliminary limits for H. The experimental data used to adjust the mathematical models were collected in two commercial poultry farms, with Cobb chicks, from 1 to 14 days of age. It was possible to predict the t rectal of conditions from the expected t rectal and determine the lower and superior comfort thresholds of broilers satisfactorily by applying the four models adjusted; as well as to invert the models for prediction of the environmental H for the chicks first 14 days of life.A temperatura retal (t retal) de frangos de corte constitui uma das principais respostas fisiológicas para a classificação da condição de conforto térmico animal. Sendo assim, objetivou-se com este trabalho o ajuste de modelos de regressão para predizer a t retal de frangos de corte em diferentes situações térmicas ambientais, em função da idade (I) e de uma variável meteorológica (temperatura do ar - t ar) ou de um índice de conforto térmico (índice de temperatura e umidade - ITU, ou índice da temperatura do globo e umidade - ITGU) ou da grandeza física entalpia (H). Em adição, por meio da inversão desses modelos e dos intervalos de conforto esperados com base na t retal e idade, determinaram-se os limites de conforto de t ar, ITU, ITGU e H para os pintinhos na fase de aquecimento, que auxiliaram na validação das equações ajustadas e na definição de limites preliminares para H. Os dados experimentais utilizados para o ajuste dos modelos de regressão foram registrados em dois galpões comerciais, com aves da linhagem Cobb, de 1 a 14 dias de idade. Foi possível predizer, satisfatoriamente, a t retal de frangos de corte pelos quatro modelos gerados, bem como inverter os modelos para a predição das condições ambientais a partir da t retal esperada e determinar, desta forma, os limites inferior e superior de conforto para a H, para os primeiros 14 dias de vida do pintinho

Sistema fuzzy para predição do desempenho produtivo de frangos de corte de 1 a 21 dias de idade Fuzzy system to predict productive performance of broiler chicks from 1 to 21 days old

Um sistema de inferência fuzzy foi desenvolvido baseado em dados da literatura para predição do consumo de ração, ganho de peso e conversão alimentar de frangos de corte com idade variando de 1 a 21, dias submetidos a diferentes condições térmicas. O sistema fuzzy foi estruturado com base em três variáveis de entrada: idade das aves (semanas), temperatura (°C) e umidade relativa (%) ambientes, sendo que as variáveis de saída consideradas foram: ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar. A inferência foi realizada por meio do método de Mamdani, que consistiu na elaboração de 45 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. Com base nos resultados, ao se compararem os dados da literatura com os obtidos pelo sistema fuzzy proposto, verificou-se desempenho satisfatório na predição das variáveis respostas, com R² da ordem de 0,995; 0,998 e 0,976, respectivamente. O ganho de peso predito pela lógica fuzzy foi validado com dados experimentais de campo, no qual se obteve R² = 0,975, apresentando grande potencial de uso em sistemas de climatização automatizado.<br>A fuzzy inference system was developed based on literature data to predict feed intake, weight gain, and feed conversion of broiler chicks from 1 to 21 day old submitted to different thermal conditions. The fuzzy system was structured based on three input variables: age of chick (weeks), ambient temperature (°C) and ambient relative humidity (%); and the output variables considered were: weight gain, feed intake and feed conversion. The inference was performed using the Mamdani's method, which consisted of the elaboration of 45 rules, and the defuzzification using the Center of Gravity method. Comparing literature data with the results obtained by the fuzzy system proposed, it is possible to conclude that the fuzzy system predicts satisfactorily the weight gain, feed intake and feed conversion, which R² were 0.995, 0.998, and 0.976, respectively. The weight gain predicted by the fuzzy system was validated by experimental field data, which obtained R² = 0.9753, presenting a considerable use potential in automatic acclimatization systems