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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.74.2005.tde-03052005-094734
Documento
Autor
Nome completo
Flávia Devechio Providelo Meirelles
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Pirassununga, 2005
Orientador
Banca examinadora
Ferraz, Jose Bento Sterman (Presidente)
Balieiro, Júlio César de Carvalho
Caliri, Antonio
Cardoso, Vera Lucia
Eler, Joanir Pereira
Título em português
Modelo computacional de um rebanho bovino de corte virtual utilizando simulação Monte Carlo e redes neurais artificiais
Palavras-chave em português
gado de corte
modelos estocásticos
Nelore
redes neurais artificiais
simulação Monte Carlo
Resumo em português
Neste trabalho, foram utilizadas duas ferramentas computacionais para fins de auxiliar tomadas de decisões na produção de bovinos de corte, criados de maneira extensivas, em condições de manejo encontrados no Brasil. A primeira parte do trabalho visou à construção de um software utilizando a técnica de Simulação Monte Carlo para analisar características de produção (ganho de peso) e manejo (fertilidade, anestro pós-parto, taxa de natalidade e puberdade). Na segunda parte do trabalho foi aplicada a técnica de Redes Neurais Artificiais para classificar animais, segundo ganho de peso nas fases de crescimento (nascimento ao desmame, do desmame ao sobreano) relacionado com o valor genético do ganho de peso do desmame ao sobreano (GP345) obtidos pelo BLUP. Ambos modelos mostraram potencial para auxiliar a produção de gado de corte
Título em inglês
Computational model of virtual beef cattle heard applying Monte Carlo simulation and artificial neural networks
Palavras-chave em inglês
artificial neural network
beef cattle
Monte Carlo simulation
Nelore
stochastic models
Resumo em inglês
Herein we applied two different computational techniques with the specific objective to help the decision-making at Brazilian extensive beef cattle production systems. The first part of the work was dedicated to the construction of software based on Monte Carlo Simulation. Two different models were designed for further fusion and willing the analysis of productions (weight gain) and reproduction traits (fertility, post partum anestrus, born rate and puberty). The second part of the work applied Artificial Neural Network techniques to classify animals related to the weight gain during growing period (Weight at Calving, Weaning Weight, Weight at 550 days) comparing data with genetic value of the daily gain from weaning to 550 days adjusted to 345 days BLUP output. The results obtained in both models showed potential to help beef cattle production
 
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3048339.pdf (3.37 Mbytes)
Data de Publicação
2005-05-03
 
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