مجله تحقیقات دام و طیور

مجله تحقیقات دام و طیور

استفاده از مدل گمپرتز برای تخمین پارامترهای رشد جوجه ‏های گوشتی تغذیه شده با بنتونیت سدیم و مقایسه آن با شبکه عصبی-مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار گروه ‌علوم دامی، دانشکده علوم دامی و صنایع غذایی، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
2 دانشجوی دکتری تخصصی گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان
3 دانش آموخته کارشناسی ارشد گروه‌علوم دامی، دانشکده علوم دامی و صنایع غذایی، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
4 استادیار گروه‌علوم دامی، دانشکده علوم دامی و صنایع غذایی، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
5 دانشیار گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان
چکیده
این آزمایش به منظور تعیین اثر سطوح مختلف بنتونیت ‏سدیم بر پارامترهای رشد جوجه‎های گوشتی و مقایسه توان پیش‏بینی شبکه عصبی مصنوعی و مدل‏ گمپرتز انجام گردید. به این منظور از 288 قطعه جوجه گوشتی یک روزه سویه راس که در قالب یک طرح کاملاً تصادفی با شش تیمار (6 جیره) و هر تیمار شامل 4 تکرار استفاده شد. تیمارها به ترتیب شامل 0، 75/0، 5/1، 25/2، 3 و 75/3 درصد بنتونیت‏سدیم بودند که به صورت سرک استفاده شدند. به منظور برآورد خصوصیات رشد از تابع رشد گمپرتز استفاده گردید و جهت مقایسه توان پیش‏بینی این تابع با مدل شبکه عصبی مصنوعی از شاخص‏های مجذور ضریب همبستگی (R2)، میانگین قدر مطلق انحرافات (MAD)، ریشه میانگین مربع خطا (RMSE) و اریبی استفاده گردید. تیمارهای آزمایشی سبب تغییر معنی‏دار در پارامترهای مقدار وزن نهایی (Wf)، وزن اولیه جوجه‏ها (W0)، زمان تغییر منحنی رشد (T) و وزن در زمان تغییر منحنی رشد (Wi) گردیدند (05/0(P
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Using Gompertz model in comparison with artificial neural network to estimate the growth parameters of the broiler chickens fed with sodium bentonite

نویسندگان English

M Chaji 1
A Masoudi 2
H Damiri 3
M Boojarpour 4
A Azarfar 5
1 Associate Professor, Department of Animal Science, Faculty of Animal and Food Sciences, Ramin Agriculture and Natural Resources University of Khouzestan
2 PhD Student, Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Lorestan University
3 MSc Graduated Student, Department of Animal Science, Faculty of Animal and Food Sciences, Ramin Agriculture and National Resources University of Khuzestan
4 Assistant Professor, Department of Animal Science, Faculty of Animal and Food Sciences, Ramin Agriculture and Natural Resources University of Khouzestan
5 Associate Professor, Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Lorestan University
چکیده English

This experiment was conducted to determine the effects of sodium bentonite on broiler growth parameters, and to compare prediction ability of the Gompertz model and artificial neural network (ANN). A total of 288 one day-old Ross chicken were used in a completely randomized design with 6 treatments (6 diets) and each treatment were divided into 4 replicates. The treatments were diets including 0, 0.75, 1.5, 2.25, 3 and 3.75% sodium bentonite, which was used as top-dress. Gompertz growth function was used to estimate the growth characteristics and to compare the prediction ability of this function with artificial neural network, R square coefficient (R2), mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE) and bias were used as indicators. The treatments caused significant changes in the final weight (Wf), the initial weight of chicks (W0), the time for change of growth curve (T) and the weight in the change of growth curve (Wi) (P

کلیدواژه‌ها English

Growth parameters
Gompertz model
Sodium bentonite
Artificial neural network
Broiler chickens