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