مقایسه توان پیش‌بینی شبکه‌ عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه جهت پیش‌بینی وزن یک‌سالگی بزهای نژاد رائینی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموخته دکترای ژنتیک و اصلاح دام، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان

2 دانش‌آموخته دکتری، گروه علوم دامی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، لرستان، ایران.

چکیده

به­ منظور مقایسه دو روش شبکه‌های عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه جهت پیش‌بینی وزن یک‌سالگی بزهای نژاد رائینی از رکورد 736 راس بز نژاد رائینی استفاده شد. اثرات و متغیرهای مورد بررسی موثر بر صفت افزایش وزن این دام شامل؛ جنس دام، تیپ تولد، گله، فصل تولد، سال تولد و صفات مربوط به وزن تولد، سه ماهگی، شش ماهگی و نه ماهگی بودند. به ­منظور پردازش داده‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، 3 مدل شبکه‌ی پرسپترون چند لایه هر کدام با تعداد و نوع ورودی متفاوت ایجاد و استفاده شد. مدل‌سازی داده‌ها با استفاده از نرم‌افزار شبکه‌های عصبیSTATISTICA 10 انجام شد. داده‌ها در مدل رگرسیونی چندگانه با استفاده از نرم‌افزار SAS 9.1.3 با روش رگرسیون گام به گام (stepwise) آنالیز شدند و مدل مناسب با توجه به ضریب تبیین، حداقل میانگین مربعات خطا و بایاس انتخاب شد. نتایج این پژوهش نشان داد که شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای دقت و صحت بالاتری نسبت به روش‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی وزن یک‌سالگی این دام‌ها می‌باشند. بطوری که میزان R2 در شبکه‌های ساخته شده‌ی 1 تا 3 به ترتیب برابر با 998/0، 998/0 و 997/0 و میزان RMSE به ترتیب برابر با 96/0، 97/0 و 22/1 بود.

کلیدواژه‌ها


Ahmadi, H, Golian, A., Mottaghitalab, M. and Nariman-Zadeh, N., (2008). Prediction model for true metabolizable energy of feather meal and poultry offal meal using group method of data handling-type neural network. Poultry Science. 87:1909–1912.
Askari, N., (2007). Study on genetic diversity in Raeini Cashmere goat based on microsatellite analysis. Thesis for Master of Science in Domestic of Animal. University of Khuzestan Ramin Agriculture and Natural Resources.
Bahreini Behzadi, M.R. and Aslaminejad, A.A., (2010). A Comparison of Neural Network and Nonlinear Regression Prediction of sheep Growth. Journal of Animal and Veterinary Advances 9(16): 2128-2131, 2010.
Chelani, A.B., Chalapati, R.C.V., Phadke, K.M. and Hasan, M.Z., (2002). Prediction of sulphur dioxide concentration using artificial neural networks. Environ. Modell. Softw. 17:161–168.
Demuth, H. and Beale, M., 2003. Neural Network Toolbox for Matlab- Users Guide Version 4.1. The Mathworks Inc. Natrick. USA.
Ebadi, M. R. sedghi, M. Golian, A. and Ahmadi, H., (2011). Prediction of the true digestible amino acid contents from the chemical composition of sorghum grain for poultry. Poultry Science. 90: 2397-2401.
Haykin, S., (1994). Neural Networks: A comprehensive foundation.
Kim, T. and Heald, W.C., (1999). Inducing inference rules for the classification of bovine mastitis. Puttersers and Electronics in Agriculture. Vol. 23, no. 1, pp. 27-42.
Kominakis, A.P. Abas, Z. Maltaris, I. and Rogdakis, E., (2002). A preliminary study of the application of artificial neural networks to prediction of milk yield in dairy sheep. ELSEVIER. 35(2002) 35-48.
Lacroix, R., Wade, K.M. Kok, R. and Hayes, J.F., (1995). Prediction of cow performance with a connectionist model. Trans. ASAE 38(5), 1573-1579.
Salehi, F. Lacroix, R. and Wade, K.M., (1998). Improving dairy yield predictions through combined records classifiers and specialized artificial neural networks. Comput. Electron. Agric. 20, 199–213.
Sanzogny, L. and Kerr, D., (2001). Milk production estimates using feed forward artificial neural network. Computers and Electronics in Agriculture. Vol. 32, no. 1, pp. 21-30.
Shahinfar, S. Mehrabani-Yeganeh, H. Lucas, C. Kalhor, A. Kazemian, M. and Weigel, K.A., (2012). Prediction of Breeding Values for Dairy Cattle Using Artificial Neural Networks and Neuro-Fuzzy Systems. Hindawi Publishing Corporation. 127130: 9 pages.
Soleimani Roodi, P., Golian, A. and Sedghi, M., (2012). Multiple linear regression and artificial neural network models for prediction of amino acids in pearl millet using an approximate analysis. Iranian Journal of Animal Science Research. Vol. 3, No. 4, winter (2012), p. 363-368.
Yazdchi, M., 1994. Advanced soil mechanics. Sahand University of technology publications. (In Persian).