The study is focused on the capabil

The study is focused on the capability of artificial neural networks (ANNs) to predict next month and first lactation 305-day milk yields (FLMY305) of Kenyan Holstein–Friesian (KHF) dairy cows based on a few available test days (TD) records in early lactation. The developed model was compared with multiple linear regressions (MLR). A total of 39,034 first parity TD records of KHF dairy cows collected over 102 herds were analyzed. Different ANNs were modeled and the best performing number of hidden layers and neurons and training algorithms retained. The best ANN model had one hidden layer of logistic transfer function for all models, but hidden nodes varied from 2 to 7. The R 2 value for ANNs for training, validation, and test data were consistently high showing that the models captured the features accurately. The R 2, r, and root mean square were consistently superior for ANN than MLR but significantly different (p > 0.05). The prediction equation with four variables, i.e., first, second, third, and fourth TD milk yield, gave adequate accuracy (79.0%) in estimating the FLMY305 from TD yield. It emerges from this study that the ANN model can be an alternative for prediction of FLMY305 and monthly TD in KHF.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษามุ่งเน้นความสามารถของเครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) ทำนายเดือนถัดไป และครั้งแรกให้นมบุตรนม 305 วันผลผลิต (FLMY305) โคนมโฮลชไตน์-Friesian เคนยา (KHF) ตามกี่วันทดสอบระเบียน (TD) ในช่วงให้นมบุตร แบบพัฒนาถูกเมื่อเทียบกับหลายเส้นรู้จัก (MLR) จำนวน 39,034 ครั้งแรกพาริตี้ TD ระเบียนของโคนม KHF ที่รวบรวมผ่านฝูง 102 ถูกวิเคราะห์ ANNs ต่างถูกจำลอง และรักษาดีที่สุดที่ทำการจำนวนชั้นที่ซ่อนอยู่และเซลล์ประสาท และอัลกอริทึมการฝึกอบรม รุ่นแอนดีมีชั้นซ่อนของฟังก์ชันถ่ายโอนขนส่งสำหรับทุกรูปแบบ ซ่อนโหนแตกต่างกันจาก 2 เป็น 7 ค่าของ R 2 ANNs สำหรับฝึกอบรม ตรวจสอบ และข้อมูลทดสอบได้สูงอย่างต่อเนื่องแสดงว่า รุ่นที่จับคุณสมบัติอย่างถูกต้อง R 2, r และสี่เหลี่ยมหมายถึงรากเหนือกว่าสำหรับแอนกว่า MLR แต่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ (p > 0.05) สมการทำนายกับตัวแปรที่สี่ เช่น ครั้งแรก สอง สาม และสี่ TD นมผล ให้ความแม่นยำเพียงพอ (79.0%) ในการประมาณ FLMY305 จากผล TD มันออกจากการศึกษานี้ว่า แบบแอนสามารถเป็นทางเลือกสำหรับการประมาณการของ FLMY305 และ TD เดือนใน KHF

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาจะมุ่งเน้นไปที่ความสามารถของเครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) ที่จะคาดการณ์ในเดือนถัดไปและให้นมบุตร 305 วันอัตราผลตอบแทนนมครั้งแรก (FLMY305) ของเคนยาโฮล Friesian (KHF) โคนมขึ้นอยู่กับวันทดสอบที่มีอยู่ไม่กี่ (TD) ระเบียน ในการให้นมบุตรในช่วงต้น รูปแบบที่พัฒนาขึ้นเมื่อเทียบกับการถดถอยเชิงเส้นหลาย (MLR) รวม 39,034 บันทึกความเท่าเทียมกัน TD แรกของวัวนม KHF รวบรวมกว่า 102 ฝูงถูกนำมาวิเคราะห์ ANNs ที่แตกต่างกันรูปแบบและจำนวนที่มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุดของชั้นที่ซ่อนอยู่และเซลล์ประสาทและขั้นตอนวิธีการฝึกอบรมการเก็บรักษาไว้ รูปแบบที่ดีที่สุดของแอนชั้นที่ซ่อนอยู่หนึ่งในฟังก์ชันถ่ายโอนโลจิสติกสำหรับทุกรุ่น แต่โหนดที่ซ่อนอยู่ที่แตกต่างกันตั้งแต่ 2 ถึง 7 R 2 คุ้มค่าสำหรับ ANNs สำหรับการฝึกอบรมการตรวจสอบและการทดสอบข้อมูลที่มีความสูงอย่างต่อเนื่องแสดงว่ารูปแบบที่จับคุณสมบัติที่ถูกต้อง . การวิจัยที่ 2, R, และค่าเฉลี่ยกำลังสองได้อย่างต่อเนื่องที่เหนือกว่าสำหรับ ANN กว่า MLR แต่ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ (p> 0.05) สมการทำนายที่มีสี่ตัวแปรคือครั้งแรกที่สองสามและผลผลิตน้ำนม TD สี่ให้ความถูกต้องเพียงพอ (79.0%) ในการประมาณอัตราผลตอบแทนจาก FLMY305 TD มันโผล่ออกมาจากการศึกษาครั้งนี้ว่ารูปแบบแอนอาจจะเป็นทางเลือกสำหรับการคาดการณ์ของ FLMY305 และ TD รายเดือนใน KHF

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ศึกษาเน้นความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียม ( แอนน์ ) ทำนายเดือนถัดไปและแรกน้ำนม 305 วัน ปริมาณน้ำนม ( flmy305 ) ของเคนยาโฮลสไตน์ ( khf ) และจำนวนโคนม ตามแบบที่มีอยู่ไม่กี่วัน ( TD ) บันทึกในช่วงการให้น้ำนม การพัฒนาแบบจำลองสมการถดถอยเชิงเส้นเมื่อเทียบกับหลาย ๆ ( 1 ) รวม 39034 ความเท่าเทียมกัน TD แรกบันทึก khf โคนมเก็บมากกว่าฝูง 102 ข้อมูล ทางที่แตกต่างกันมีต้นแบบและการแสดงที่ดีที่สุดจำนวนชั้นซ่อนและเซลล์ประสาทและขั้นตอนวิธีการสะสม ที่ดีที่สุดรุ่นหนึ่งที่ซ่อนอยู่ แอน ชั้นของฟังก์ชันโอนขนส่งได้ทุกรุ่น แต่ปมที่ซ่อนอยู่แตกต่างกัน ตั้งแต่ 2 ถึง 7 ค่า R 2 ทางสำหรับการฝึกอบรม , การตรวจสอบและข้อมูลการทดสอบกำลังสูงอย่างต่อเนื่องแสดงให้เห็นว่ารุ่นจับคุณสมบัติถูกต้อง R 2 R และรากหมายความว่าสี่เหลี่ยมจัตุรัสเสมอ superior แอนมากกว่า MLR แต่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ( p > 0.05    ) สมการมี 4 ตัวแปร ได้แก่ 1 , 2 , 3 และ 4 TD น้ำนมที่ให้ความถูกต้องเพียงพอ ( 79.0 ล้านบาท ในการ flmy305 จากผลผลิต td มันโผล่ออกมาจากการศึกษาว่ารูปแบบแอนสามารถเป็นทางเลือกสำหรับการทำนาย flmy305 และรายเดือน TD khf .