Comparative Analysis of Artificial Intelligence and Nonlinear Models for Broiler Growth Curve

Authors : Erdem KÜÇÜKTOPCU, Bilal CEMEK

Pages : 515-523

Doi:10.24180/ijaws.990297

View : 19 | Download : 17

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Büyüme modelleri için çok sayıda matematiksel ifade geliştirilmiştir, ancak her birinin kendine has özellikleri ve sınırlamaları bulunmaktadır. Dolayısıyla bu çalışmada yapay zeka insert ignore into journalissuearticles values(YZ); yöntemlerinin bu modellere alternatif olup olamayacağı araştırılmıştır. Bu amaçla büyümeyi analiz etmek için dört farklı doğrusal olmayan model insert ignore into journalissuearticles values(NL); insert ignore into journalissuearticles values(lojistik, Richards, Gompertz-Laird ve von Bertalanffy); ve üç farklı YZ tekniği - yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sisteminin farklı yöntemleri insert ignore into journalissuearticles values( ızgara bölümleme insert ignore into journalissuearticles values(ANFIS-GP); ve eksiltici kümeleme insert ignore into journalissuearticles values(ANFIS-SC);); kullanılmıştır. Modellerin performansını değerlendirmek için ortalama mutlak hata insert ignore into journalissuearticles values(MAE);, ortalama karekök hata insert ignore into journalissuearticles values(RMSE); ve ortalama mutlak yüzde hata insert ignore into journalissuearticles values(MAPE); gibi bazı istatistiksel yöntemler ele alınmıştır. Çalışma sonucunda ANFIS-SC modelinin en düşük MAE, RMSE ve MAPE değerleri insert ignore into journalissuearticles values(sırasıyla 7.68 g, 11.93 g ve %1.06); ile gerçek ağırlık verileriyle daha iyi uyum sağladığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak YZ modellerinin etlik piliç büyüme eğrisini belirlemek için alternatif olarak kullanılabileceği belirlenmiştir.
Keywords : Büyüme eğrisi, etlik piliç, yapay zeka, regresyon modeli