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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
14/05/2020 |
Data da última atualização: |
27/08/2020 |
Autoria: |
MARIANO, F. C. M. Q.; LIMA, R. R. de; ALVARENGA, R. R.; RODRIGUES, P. B. |
Afiliação: |
Flávia Cristina Martins Queiroz Mariano, Universidade Federal de Lavras - UFLA/Departamento de Estatística; Renato Ribeiro de Lima, Universidade Federal de Lavras - UFLA/Departamento de Estatística; Renata Ribeiro Alvarenga, Universidade Federal de Lavras - UFLA/Departamento de Zootecnia; Paulo Borges Rodrigues, Universidade Federal de Lavras - UFLA/Departamento de Zootecnia. |
Título: |
Committee neural network and weighted multiple regression to predict the energetic values of poultry feedstuffs. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01199, 2020. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921. pab2020.v55.01199. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Comitê de redes neurais e regressão múltipla ponderada para a predição de valores energéticos de alimentos para aves de corte. |
Conteúdo: |
The objective of this work was to compare the committee neural network (CNN) and weighted multiple linear regression (WMLR) models, in order to estimate the nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of poultry feedstuffs. The prediction equation was adjusted by using a WMLR model and the meta-analysis principle. The models were compared by considering the correct prediction percentages, based on the classic prediction intervals and on the highest-probability density intervals, and by using a comparison test for proportions. The accuracy of the models was evaluated based on the values of the mean squared error, coefficient of determination, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and bias. Data from metabolic trials were used to compare the selected models. The committee neural network is the model that showed the highest accuracy of prediction, being recommended as the most accurate model to predict AMEn values for energetic concentrate feedstuffs used by the poultry feed industry. |
Palavras-Chave: |
Broilers; Energia metabolizável; Highest-probability density interval; Intervalo de credibilidade da máxima probabilidade; Meta-análise; Percentage of success; Percentagem de acerto. |
Thesagro: |
Frango de Corte. |
Thesaurus Nal: |
Meta-analysis; Metabolizable energy. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213017/1/Commitee-neural-network-and-weighted.pdf
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Marc: |
LEADER 02183naa a2200301 a 4500 001 2122326 005 2020-08-27 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921. pab2020.v55.01199.$2DOI 100 1 $aMARIANO, F. C. M. Q. 245 $aCommittee neural network and weighted multiple regression to predict the energetic values of poultry feedstuffs.$h[electronic resource] 260 $c2020 500 $aTítulo em português: Comitê de redes neurais e regressão múltipla ponderada para a predição de valores energéticos de alimentos para aves de corte. 520 $aThe objective of this work was to compare the committee neural network (CNN) and weighted multiple linear regression (WMLR) models, in order to estimate the nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of poultry feedstuffs. The prediction equation was adjusted by using a WMLR model and the meta-analysis principle. The models were compared by considering the correct prediction percentages, based on the classic prediction intervals and on the highest-probability density intervals, and by using a comparison test for proportions. The accuracy of the models was evaluated based on the values of the mean squared error, coefficient of determination, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and bias. Data from metabolic trials were used to compare the selected models. The committee neural network is the model that showed the highest accuracy of prediction, being recommended as the most accurate model to predict AMEn values for energetic concentrate feedstuffs used by the poultry feed industry. 650 $aMeta-analysis 650 $aMetabolizable energy 650 $aFrango de Corte 653 $aBroilers 653 $aEnergia metabolizável 653 $aHighest-probability density interval 653 $aIntervalo de credibilidade da máxima probabilidade 653 $aMeta-análise 653 $aPercentage of success 653 $aPercentagem de acerto 700 1 $aLIMA, R. R. de 700 1 $aALVARENGA, R. R. 700 1 $aRODRIGUES, P. B. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 55, e01199, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Registro |
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URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/03/2012 |
Data da última atualização: |
13/03/2012 |
Tipo da produção científica: |
Software |
Autoria: |
SANTOS, E. H. dos. |
Afiliação: |
EDGARD HENRIQUE DOS SANTOS, CNPTIA. |
Título: |
MARECURSIVEDATA. Versão 1.0. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2011. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
MARECURSIVEDATA é uma bibliteca para tratamento e leitura dinâmica de dados dentro do contexto de análise de microarranjos. Seu uso é vinculado à web e sistema de análise online para análise automática de microarranjos. |
Palavras-Chave: |
Análise de microarranjos; Biblioteca de dados; Leitura de dados; Software; Tratamento de dados. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 00712nam a2200181 a 4500 001 1917930 005 2012-03-13 008 2011 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aSANTOS, E. H. dos 245 $aMARECURSIVEDATA. Versão 1.0. 260 $aCampinas: Embrapa Informática Agropecuária$c2011 300 $c1 CD-ROM. 520 $aMARECURSIVEDATA é uma bibliteca para tratamento e leitura dinâmica de dados dentro do contexto de análise de microarranjos. Seu uso é vinculado à web e sistema de análise online para análise automática de microarranjos. 653 $aAnálise de microarranjos 653 $aBiblioteca de dados 653 $aLeitura de dados 653 $aSoftware 653 $aTratamento de dados
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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