This paper aims to connect morphogenetic
variables of forage and climatic data, with protein
fractions (A, B1, B2, B3 and C) through the artificial
neural networks known as Multi-Layer Perceptron,
with three layers and algorithm training based on
back-propagation of error gradient, in order to
create a model to predict the protein fractions of
fodder from their morphogenetic characteristics
and climate. The data used for training and the test
were collected in an experiment that was conducted
on a 25.2 ha experimental area, located at 47o26'W,
21o59'S, and with pasture composed of Brachiaria
brizantha cv Marandu, in a completely randomized
block, with four replicates and a forage allowance
of 5% (5 kg of dry matter per 100 kg animal.day -1 ).
Each block was divided into four experimental
units of 1.575 ha, with five paddocks of 0.315 ha
each. Samples were taken two days before the
entry of animals, protein was analysed at laboratory
to subsequently be compared with the values
estimated by the network. Thus, by comparing the
output of the network and those obtained by
laboratory analysis, it was possible to calculate
the average error for fractions A, B1, B2, B3 and
C proteins and, thus, can be concluded that the
model MLP is able to efficiently predict protein
fractions of Brachiaria brizantha.Este artigo tem como objetivo relacionar
variáveis morfogenéticas da forragem e dados
climáticos com as frações de proteínas (A, B1, B2,
B3 e C), através da rede neural aritifical conhecida
como Multi-Layer Perceptron, com três camadas
e algoritmo de treinamento baseado na retro-
propagação do gradiente do erro, a fim de criar um
modelo capaz de predizer as frações protéicas de
forragens a partir de suas características
morfogenéticas e climáticas. Os dados utilizados
para o treinamento e teste da rede foram coletados
em um experimento que foi realizado em uma área
experimental de 25,2 ha, com coordenadas 47o 26'
W, 21o 59' S, formada com capim braquiarão, em
um delineamento em blocos completos e
casualizados, com 4 repetições e uma oferta de
forragem de 5% (5 kg de massa seca por 100 kg
de peso animal.dia -1 ). Cada bloco foi dividido em
quatro unidades experimentais de 1,575 ha, com
cinco piquetes de 0,315 ha cada. As amostras
foram colhidas dois dias antes da entrada dos
animais, sendo a análise das frações de proteínas
realizadas em laboratório para posteriormente
serem comparadas com os valores estimados
pela rede. Assim, através da comparação entre os
dados de saída da rede e os obtidos pela análise
laboratorial foi possível calcular o erro médio para
as frações A, B1, B2, B3 e C de proteínas e com
isso, pode-se concluir que o modelo MLP é capaz
de predizer com eficiência as frações de proteí-
nas de Brachiaria brizantha