1. Parte da Tese de Doutorado do primeiro autor desenvolvida da FZEA/USP. * katherybr@yahoo.com.br
2. Professor do Mestrado Stricto senso da Universidade Camilo Castelo Branco – UNICASTELO, campus Descalvado
3. Professor da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos- USP/FZEA- Laboratório Física Aplicada e Computacional – Departamento de Ciências Básicas
   
4. Professor da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos- USP/FZEA – Departamento de Agrárias
5. Técnico de Laboratório de Física Aplicada e Computacional – FZEA/USP

Resumo: O trabalho foi desenvolvido no Laboratório de Física aplicada e Computacional (LAFAC) da FZEA/USP com o objetivo de adequar a interação do meio ambiente à produção quantitativa e qualitativa de uma forrageira com o uso de uma rede neural artificial (RNA) e com isso conseguir prever, ainda a campo, os teores de fibra em detergente neutro e, assim, facilitar a aquisição de dados da pastagem tanto em tempo, quanto em custos e maximizar a eficiência de manejo em função do sistema de pastejo. A RNA utilizada foi uma multi layer perceptron com retropopagação do erro. A forragem utilizada foi a Brachiaria brizantha cv. Marandu submetida a intensidades de pastejos (5 e 20% de oferta de forragem) e ciclos de pastejo (verão, outono e inverno). Pode-se concluir que a RNA conseguiu prever com eficiência os teores de fibras em detergente neutro da forrageira.

Palavras-chave: neurônio artificial, predição de FDN, qualidade da forrageira

Prediction of levels neutral detergent fiber in forage grass Brachiaria brizantha cv. Marandu, submitted the forage allowance and grazing cycles offers for a artificial neural network.

abstract: The work was developed in the FZEA/USP in the Laboratory of Applied Physics and Computacional (LAFAC) with the objective to adjust the interaction of the environment to the quantitative and qualitative production of the forage grass, with the use of the technique of artificial neural network (ANN) and with this to foresee, still the field, the level of the neutral detergent fiber in the grass, in such a way to facilitate the acquisition in time how much in the costs. Used ANN was one multi to layer perceptron with error retropropagation. The cultivated forage grass was Brachiaria brizantha cv. Marandu , submitted forage allowance and grazing cycles. ANN found staple neutral detergent fiber texts.

Keywords: artificial neuron, prediction NDF, forage grass quality

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