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metadata.artigo.dc.title: Índice fuzzy para o conforto térmico de suínos na fase de crescimento e terminação com base na temperatura superficial e frequencia respiratória
metadata.artigo.dc.creator: Cecchin, Daiane
Campos, Alessandro Torres
Schiassi, Leonardo
Cruz, Vasco Manuel Fitas da
Sousa, Francine Aparecida
metadata.artigo.dc.subject: Ambiência térmica
Instalações para suínos
Modelo fuzzy
Lógica fuzzy
Teoria fuzzy
Suinocultura
Comportamento animal
Thermal environment
Swine housing
Fuzzy model
Fuzzy logic
Fuzzy theory
Swine farming
Animal behavior
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP)
Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA)
metadata.artigo.dc.date.issued: 2016
metadata.artigo.dc.identifier.citation: CECCHIN, D. et al. Índice fuzzy para o conforto térmico de suínos na fase de crescimento e terminação com base na temperatura superficial e frequencia respiratória. Energia na Agricultura, Botucatu, v. 31, n. 4, p. 334-341, 2016.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O objetivo do trabalho foi desenvolver e testar um modelo matemático computacional, com base na teoria dos conjuntos fuzzy, para predizer a temperatura superficial e frequência respiratória de suínos em função da idade dos animais e o índice de temperatura e umidade (ITU). Foram observados suínos na fase de crescimento e terminação. Os dados do ambiente térmico (ITU) e respostas fisiológicas (Temperatura Superficial (TS) e Frequência Respiratória (FR)) foram usados no desenvolvimento de um modelo fuzzy, sendo definidas, como variáveis de entrada a idade dos animais (dias) e o índice de temperatura e umidade (ITU), por se tratarem de variáveis que influenciam diretamente nas respostas fisiológicas dos animais. O desvio padrão médio do modelo fuzzy em relação aos valores observados experimentalmente foi de 0,61% e 1,38%, para TS e FR, respectivamente, sendo o desvio padrão maior encontrado de 1,30% e 4,16% (para TS e FR, respectivamente) e o desvio padrão menor de 0,01% e 0,14% (para TS e FR respectivamente). Os coeficientes de determinação (R2, %) obtidos mostraram que 58,72% e 83,55% (para TS e FR respectivamente) da variação podem ser explicadas pelo modelo. Portanto, o modelo fuzzy desenvolvido em função da idade dos suínos e do ITU mostrou-se mais adequado para a predição da resposta frequência respiratória do que para a predição da temperatura superficial de suínos na fase de crescimento. Apresenta baixo desvio padrão e correlação considerável para essa variável com os dados medidos durante a condução do experimento de campo, podendo ser utilizado como ferramenta de controle do ambiente térmico em instalações comerciais de produção.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The objective of this study was to develop and test a computational mathematical model, based on the fuzzy theory to predict the surface temperature and respiratory rate of pigs in function of their age and the temperature and humidity index (THI). Pigs were observed in the growth-finishing phase. The data of the thermal environment (THI) and physiological responses (surface temperature (ST) and respiratory rate (RR)) were used in developing the fuzzy model. The age of the animals (days) and the temperature and humidity index (THI), were defined as input variables because they are variables that directly influence the physiological responses of the animals. The average standard deviation of the fuzzy model observed values was 0.61% and 1.38% for TS and FR, respectively. The highest standard deviation was 1.30% and 4.16% (for TS and RR, respectively), and the lowest standard deviation was of 0.01% and 0.14% (for TS and FR respectively). The coefficients of determination (R2%) showed that 58.72% and 83.55% (for TS and FR respectively) of the variation can be explained by the model. Therefore, the fuzzy model was more suitable for respiratory response prediction than for predicting surface temperature of pigs in the growing phase, with low standard deviation and significant correlation between this variable and the data measured during the field experiment. Therefore, this model can be used as a control tool of the thermal environment in commercial production facilities.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://revistas.fca.unesp.br/index.php/energia/article/view/2491
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29867
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
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