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

• Main Authors: Miguel Callacná-Custodio, Joan Díaz-Huamanchumo, Victor Vásquez-Villalobos
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad Nacional de Trujillo 2018-12-01
• Series: Agroindustrial Science
• Subjects: Redes neuronales artificiales; caprinos criollos mejorados; sistema de crianza; peso corporal; regresión múltiple
• Online Access: http://revistas.unitru.edu.pe/index.php/agroindscience/article/view/2248/2134
• ISSN: 2226-2989; 2226-2989

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.