Aplicação de Redes Neurais na Previsão de Custos de Produção de Frangos de Corte no Estado do Paraná / Application of Neural Networks to Forecast Broiler Production Cost in the State of Paraná

José Airton Azevedo dos Santos

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> Ap*icação de Redes Neurais na Previ*ã* de Custos *e P*oduçã* *e Frangos de Co**e no Estado </line>

<line> d* Paraná </line>

<line> Appl*cati*n *f Neural N*tworks to For**ast B*oiler Pro*uct*on Cos* i* the Sta*e of Paraná </line>

</par>

<par>

<line> José Airt*n A*evedo dos Santo* </line>

<line> **utor em En*enharia Elétri*a pela Uni*ersidade Fe*eral de Santa Cat*ri*a </line>

<line> Professor Per*anente do *ro*rama de P**-Gradua*ão *m Tecnologi*s **mputaci*nais para o Agron*g*cio </line>

<line> E-mail: *irton@utfpr.*du.br </line>

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<line> Endereço: Jos* Air*on Azevedo do* San*os </line>

<line> *dito*-Chefe: Dr. T*nn* K*rley de Al*nca* </line>

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<line> CÂMPUS MEDIAN*IRA - Avenida Brasil, 4232 CEP </line>

<line> Rod*igues </line>

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<par>

<line> 85884-000 - *a*x* P*st*l 271 - *edi**eira - PR - Brasil </line>

<line> Ar*i*o rec*bido em 23/0*/2021. Últ**a *ersão </line>

<line> recebida em 01/06/2*21. Apr*v*do em 02/06/**2*. </line>

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<line> Ava*iado pel* sistema Tr**le Revie*: Desk Re*iew a) </line>

<line> pelo *dito*-Chefe; e b) D*uble Bli*d Revi*w </line>

<line> (avaliaç** cega por d*is avaliadore* da á*e*). </line>

<line> Revisão: Gramatical, *o*mativa * de Form**ação </line>

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<line> J. *. A. Santos </line>

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<line> RESUMO </line>

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<line> A a*icult**a é um </line>

<line> dos principais comp*nentes </line>

<line> d* agronegócio paranaense. * produ*ã* </line>

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<line> frango* </line>

<line> de corte c*ntr*b*i si*nificativam*nte para a economia </line>

<line> es*adual. O pr*dut*r </line>

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<line> *arana*nse, na gestão da prod*ção </line>

<line> de fran*os ** corte, l*va em c*nta os *a*os </line>

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<line> *esempenho, a forma *e re*umeração dos </line>

<line> custos de p*o**çã*. Os custos </line>

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<line> produção r*fle*em diretame*te na renta*ilidade do seu negócio. Neste *on*ex*o, este trabalho </line>

<line> tem como obje*ivo av*lia* a eficácia de modelos de re*es neurais *rti*iciais, pa*a previsão dos </line>

<line> custos de produ*ão de fran**s de corte no estado do Paraná. A *a** de *ados dis**nib*li*a** </line>

</par>

<par>

<line> pela Empr*sa Bra*ileira d* Pesquisa Ag*o*ecuári* (EMBRAPA), apresenta uma sé*i* </line>

</par>

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<line> custos mens*l compreendida *n**e *a**iro/2010 e Nov*mbro/2020. Modelos *e p*evis*o, </line>

<line> basead*s em Redes *eurais *LP (Multilayer Perception) e LSTM (Long S**rt-Term </line>

</par>

<par>

<line> Memory) f*ram implementados, </line>

<line> lin*u*gem Pyth*n, utiliza*d* o *ramework Keras. Os </line>

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<par>

<line> resultados *btidos p*r* um horizonte </line>

<line> de onze *eses, mo*t*am que o modelo </line>

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<line> apres*nto*, na previsã* do* custos de p*odução, um m*lhor de*e*pe**o. </line>

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<line> Pa*a*r**-chave: A*icu*t**a. Re*es N*u*ais. P*raná. </line>

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<line> *BSTRACT </line>

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<line> Br*i**r secto* is one *f the ma** c*mponents o* agribusiness in Paraná. T*e production </line>

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<line> broiler chickens c*ntributes significantly t* the state economy. The producer </line>

</par>

<par>

<line> when managing the pr*duction o* bro*ler ch*c*ens, t*kes into account the pe**orm*nce data, </line>

<line> th* form of renum*ering the lots and the production cost*. *roduction costs d*rectly reflect the </line>

<line> p*ofita*ility of your busi*ess. In this context, this work a*ms to ev*lua*e the effectiveness of </line>

</par>

<par>

<line> *odels, o* artificia* neural net*orks, *or fo*ecast*ng the production cost* of broilers in </line>

</par>

<par>

<line> of Paraná. The *atabase, made availa*le </line>

<line> by the Bra*ilian Agricul*ural Research </line>

</par>

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<line> *orporation (EMBRAP*), *resents a ser*es of monthly *osts between January/*0*0 and </line>

<line> N*v*mber/2020. Prediction *odels, bas*d on MLP (Multilaye* Per*e**ion) and LSTM (Lon* </line>

<line> Short-*erm Memor*) Neural *etworks were implemen*ed, *n *he P*thon lang*age, using the </line>

</par>

<par>

<line> Ker*s f*amew*rk. The resul*s o*tain*d, for an e*ev*n-month horizon, **ow that t** </line>

</par>

<par>

<line> model pre*e*ted, in the f*rec*st ** production cost*, a *etter performance. </line>

</par>

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<line> Keywo*ds: Broiler s*ctor. Neural N*tworks. P*raná. </line>

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<line> www4.fsanet.com.br/r*vist* </line>

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<line> Os *rim*iros Moços d* Minas: A *oesi* Á*cade Brasil*i*a c*m* Conj*ração </line>

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<line> * INTRODUÇ*O </line>

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<line> A avic*ltura é um *os principais compone*tes do agro*egócio p*ranaense e </line>

<line> brasileiro. **u desenvolv*mento po*e ser considerado como o símbolo do c*escimento * da </line>

<line> mod**ni*ação do setor (A*PA, 2020, ***HEIRO *t al. 2020). </line>

<line> *s três estados da r*gião *u* (Rio Gra*d* do *ul (R*), Sant* C*tarina (SC) e Paraná </line>

<line> (PR)) são os princ*pais produtor** de frango de cort* no Brasil. Se*und* a AviS**e (*020), </line>

</par>

<par>

<line> 58,4% (R$ 36,*7 bilhões) *o valor </line>

<line> bruto de *ro*ução agrícola </line>

<line> vieram da re*ião *ul. A </line>

</par>

<par>

<line> lid*rança absol*ta é do esta** do Para*á, cuja re*eita d* 2019 com o frango foi estimada e* </line>

</par>

<par>

<line> pouco **is de R$ 20 bil*ões. Se*u**-*o, *a *egun*a * terce*ra posições, *ant* Ca**rina </line>

</par>

<par>

<line> Rio G*ande do Sul, com, respectivament*, 13,*% e 1*,3% do total. </line>

</par>

<par>

<line> Diversos fatores c*ntribuíram *ara que o setor alcanç*s*e o *ata*ar atual, ma* o f*tor </line>

<line> *r**onderante foi * p*ogresso técnico e te*nológico (JÚNIOR et a*., 20*9). *egundo *roc*pio </line>

</par>

<par>

<line> et al. (2**0), a* i*ovações </line>

<line> te*n*lógicas, nas áreas *e ge*****a, nutri*ão, sanidade e no </line>

</par>

<par>

<line> proces*o produtivo, visaram pricipalmente o a**ento da pro**t*vidade * o ganho f*na*cei*o. </line>

<line> **nhece* o* custos ** produção, e* tempos de alta compet*tividade, n** é d*v*r </line>

<line> so*ente das empresas *ue atuam n* merc*do de carnes, **s também do a*icultor (SAN*I; </line>

</par>

<par>

<line> MIELE, 201*). Por*an*o, * pr*visão </line>

<line> futura </line>

<line> produçã*, a**da os </line>

</par>

<par>

<line> pr*duto*es/e*presas * esta**l*cerem vant**ens co**etitivas para os seu* negóci*s. M*delos </line>

</par>

<par>

<line> de r*des neurais art*ficiais tê* sido muito u*i*iz*dos, *omo ferr*ment*s </line>

<line> de previsão, </line>

</par>

<par>

<line> d**ersas á*eas </line>

<line> de aplicação. A*gumas *ess*s aplicaçõ*s incl*e* co**abil*dade, economia, </line>

</par>

<par>

<line> mercad* fin*nceiro, ramo im*b*liá*io, en**nharia, ent*e </line>

<line> outr**. As re**s neurai* s*o </line>

</par>

<par>

<line> f*r*amentas de grande im*ortância em um si**e*a de p*an*jam*nt*, pois direci*na* a m*lhor </line>

<line> f*rma ** *proveit*r todos os r*cur*os disponíveis (PINHEIRO et al. 2020).] </line>

</par>

<par>

<line> Segundo Hay*in (20*1) uma Rede Neural Artificial </line>

<line> (*NA) é um processador </line>

</par>

<par>

<line> pa*alelamente distribu*do compo*to por unidades de *ro**ssamen*o *imple* que </line>

</par>

<par>

<line> hab*li*a*e *e apr*ender pa*rõe* c*mple*os de dados e gene*alizar a infor*ação **reen**d*. </line>

<line> Sua **licaçã* s* dá para *roblemas de clas*if*caç*o e *robl*ma* de predição, tanto para dados </line>

<line> tra*sve**o* (regressão) quan*o *ara dados ** séries temporai* (GOMES, 2005). É *ma técnica </line>

<line> de mo**lagem q*e p*d* reso*ver mui*os *r*blemas *ão lineares e comp*exos (SE**STIAN, </line>

<line> 2**6; BAS*IANI et al., 2*1*; LIMA et a*., 2009; MUNTA*ER et al., 20*7). </line>

</par>

<par>

<line> D*versos tr*balhos u*iliz*r*m *étodos d* previsão e* apli*ações voltadas </line>

</par>

<par>

<line> avicultura. D*ntre eles, po*em-*e ci*ar o* trabalho* de: Pin*eiro *t al. (2020) que aplicaram </line>

</par>

<par>

<line> redes LSTMs *a </line>

<line> *revisão do pr*ço </line>

<line> do quilo de fra*go con**lado * resfriado. Bast*ani *t al. </line>

</par>

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<line> Re*. *SA, Teresina PI, v. 18, *. 6, ar*. 9, p. 169-1**, jun. 2021 </line>

<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

</par>

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<line> (2018) q*e ap*i**ram rede* neurais MLPs para *redição e c*assi*ic*ção, *e variáveis </line>

</par>

<par>

<line> aves produzi*as por u*a coo*erati*a **calizada na região oeste paranaense. </line>

</par>

<par>

<line> Johan*en et al. (20*9) que rea*izar*m, por meio *e *ede* neurais a*tifici*is, * prev**ão d* peso </line>

<line> de abat* de fr*ng** de cor*e * Amrael et *l. (2*17) que também analisaram, po meio de redes </line>

<line> neur**s *rtificia*s * visã* de máquina, o peso de *rangos de cor*e. </line>

<line> Emb*r* a pr**u*ão de frangos de **rt* tenha gra**e *mp*r*ância, pa*a o a*o*egó*io </line>

</par>

<par>

<line> br*sileiro, *oucos *rabalhos </line>

<line> utilizam re*es neurais na p*evisão d*s custos de pr*dução dos </line>

</par>

<par>

<line> *rangos, p*incipa**ente utilizand* a bi*lioteca Ke*as. </line>

<line> Neste context*, este trabal*o tem c**o objetivo avaliar a eficácia de modelos, de </line>

<line> redes neura** arti*ici*is, p*ra previsão dos custos de pro*ução d* frangos no estado do Paraná, </line>

<line> no perío*o en*re *ane*ro d* 2010 e No*embro de 2020. </line>

<line> O ar**go é o***nizado *a seguinte ma**ir*. Na Seção Fun*amentação T*órica as redes </line>

<line> n*urais utilizad*s neste tra*alho *ão apresentad*s. Na Seção *ate*iais e Métod*s é </line>

<line> apresen*ada a metodolog*a utiliz*da n* previsão dos custos *e produ*ão ** fr*ngos de *or*e. </line>

</par>

<par>

<line> Na Seção Res*lta*os e Discussão são a**esentados </line>

<line> os result*do* obtidos e suas respecti*as </line>

</par>

<par>

<line> dis*ussões. C*me*tários finais, *on*lusões e </line>

<line> perspectivas de trabal*os fut*ros, *a *eção </line>

</par>

<par>

<line> **nside*a*õe* Finais, fina**zam o artigo. </line>

</par>

<par>

<line> 2 REFEREN*IA* TEÓRICO </line>

</par>

<par>

<line> Nesta seção a*r*sentam-se as redes neu**i* a*ordadas n**ta pes*uisa, bem como </line>

</par>

<par>

<line> mé*ricas ut*lizadas. </line>

</par>

<par>

<line> 2.1 *edes *eurais </line>

</par>

<par>

<line> Neste trabalho utilizaram-se, como métodos de pr*vi*ão, as *edes N*u*ais Arti*ic*ais </line>

<line> MLP e LSTM apre*entada* * seguir: </line>

<line> Multilay*r *ercep*ion (MLP): </line>

<line> As red*s MLPs repr*senta* uma clas*e de redes neurais *til*z*da* na modelage* d* </line>

<line> sistema* complexos. Sendo muit* utilizadas na previsão *e d*dos *in*nceiros, po*que podem </line>

</par>

<par>

<line> *prox*mar muito </line>

<line> bem funções *ão l*neares. As redes são *om*ostas por *ma *amada </line>

</par>

<par>

<line> entrada, uma ou mai* camad*s ocultas de unidades de processam*nto e uma camad* d* sa*da. </line>

<line> Seu treinamen*o é *upervisi*na*o e utiliza o al*orit** b**kpropagation. O algoritmo </line>

<line> b*ckpropagation * uma das ferramentas mais utili*ad*s para o t*einamento de Redes Neurais </line>

<line> Rev. F*A, Teres*na, v. *8, n. 6, art. *, *. 169-*85, jun. 20*1 *ww4.fsa*et.*om.b*/revista </line>

</par>

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<line> Os *rimeir*s *oç*s de *inas: A Poesia Árc*de Brasileira c*mo Conjuração </line>

</par>

<par>

<line> Artific*a*s. As *edes ML*s po*em re*lizar ta*to regre*s*o quanto classificação </line>

<line> (SEBASTI*N, 2*1*; BAS*IANI et al., 2018). </line>

<line> L*ng Short-Term *em*r* (LS*M): </line>

</par>

<par>

<line> As *ede* *ST*s são rede* neu*ais recorrentes ca*azes de apreender depen**ncias </line>

</par>

<par>

<line> lo*go prazo. São ad*qua*** para cla*si*icar, processar e fa*er prev*sões com ba*e em *ado* </line>

<line> de *éries t*mpor*is. Segundo Zao (201*), operam com muito boa *recisã* em uma *rande </line>

<line> variedade de pr*blemas. </line>

</par>

<par>

<line> A topologia de um neur*nio, de uma *ede LSTM, é baseada *m uma </line>

<line> célula d* </line>

</par>

<par>

<line> mem*ria (*igu*a 1). Uma célu** de memória pos*ui um componente de memó*ia para </line>

<line> arm**ena* sequênc*as recente*, o q*e o torn* mais in*eligente que um neur*nio clássico. As </line>

<line> *edes L*T** ut*liz*m por**s que permitem aj*ste* *e peso. Estas portas têm a capacidade d* </line>

</par>

<par>

<line> modificar (adicion*r, descartar *u atualiza*) as informaçõ*s </line>

<line> *o tempo, de *odo a **ever </line>

</par>

<par>

<line> m*l*or est*dos futuros (GRAVES, 2014, *E*S** ** al., 20*7; MESQUITA et al., 202*). </line>

<line> Figura * - Cé*ula LSTM </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Chev*ller (*0*8). </line>

</par>

<par>

<line> Na arquitetura da célul* LS*M tem-se 3 *or**s (po*ta de esquecimento ft, </line>

</par>

<par>

<line> *n*rada it e a porta de saí*a Ot). A p*rta d* </line>

<line> entrada pod* d*te**inar *omo * sequência </line>

</par>

<par>

<line> entrada xt altera o estad* de me*ória da célul*. A port* de saída deter**na * que </line>

<line> produzir </line>

</par>

<par>

<line> c*m base na entrad* e na memória da célula. A port* de es**ecimento determina quais </line>

<line> in*o*maç*es dev*m ser jogadas fora pela c*lula (GRAV*S, 2014). </line>

<line> Rev. FSA, Teres**a PI, v. 18, n. 6, a*t. 9, p. 169-185, jun. 2021 www4.fsanet.com.br/*evista </line>

</par>

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<line> J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> 2.2 Mé*ricas </line>

</par>

<par>

<line> Neste trabalho, os *odelos, de redes neurai* artif*ciais MLP e LS*, f*r** *val*ado* </line>

<line> pelas se*uintes métricas (CANKURT; SUBASI, 2015; PINHEIRO et *l., 2*20). </line>

<line> Coeficiente de Dete*mi*ação (r2): </line>

<line> A qualidade de ajuste ** um mode** **d* ser av*l*ada *elo coeficie**e de </line>

</par>

<par>

<line> deter*inação. *ste coe*ic*ente indica qu*nto o modelo foi capaz de *xplic*r o* </line>

<line> dados </line>

</par>

<par>

<line> coletados. *alor per*e*to - r2=1. </line>

</par>

<par>

<line> *aiz Quadrada do *rro Médio Quadrático (RMSE): </line>

</par>

<par>

<line> Raiz do err* médi* quad*ático *a di*erença entr* a prediç*o e * valor real. Tem </line>

</par>

<par>

<line> vant*gem de ser expressa na mes*a un**ade de medid* da v*riáv*l e*t*d*da. V*l*r perfeito - </line>

<line> Erro Médio **solut* (MAE): </line>

<line> **mo o RMSE, o MA* possui di*ensão igual à di*ensão d*s valo*es observados e </line>

</par>

<par>

<line> preditos. Se* v**or repres*nta o d*svio méd*o ent*e *bservado e predito. Comparan*o </line>

</par>

<par>

<line> ***E e o MAE, o primeiro dá *m peso maior para des*i*s grande* (pois sã* eleva*o* *o </line>

<line> q*adrado), e*quanto * MAE dá um peso *gual * **dos os d*svios. Valor perfei*o - MAE=0. </line>

<line> 3 M*TODOLOGIA </line>

<line> A met*dolog*a **ilizada, neste es*udo, po*e *er classificad* quanto * natureza, </line>

<line> *bjetivos e à forma *e abordar o problema. A class*ficação quanto à natureza p*de ser </line>

<line> consider*da apli*ada, qua*to a*s objetivos de*crit*v* e quanto * forma de abordar o pro*l*ma </line>

<line> Para previsão *os cus*os de pro*uç*o de frangos, em Aviário *limatiz*do Po*i*ivo </line>

</par>

<par>

<line> uma base de dados, </line>

<line> com *3* me*es (Janeir*/2010 </line>

</par>

<par>

<line> Novem*ro/2020), disponibilizada *el* Empresa Bra*i*eira *e Pesqu*sa *gro*ecuária em seu </line>

<line> site (*MBRAPA, 2020). Os dad*s coletados, do *ite da EMBRAPA, já *stavam limpos * s*m </line>

<line> a presença de o*tliers. Port*nto, *s dados que *ompõ** a amostra de pesquisa não *ofrerão </line>

<line> qu*lquer **po de *ratamento. </line>

<line> Os d*z primeiros re*istros, do conjunto de dados da EMB*APA, são apresen*ados na </line>

<line> Tabela 1. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 18, n. 6, art. 9, p. 1**-185, **n. 2021 www4.fsanet.com.b*/re**sta </line>

</par>

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<line> O* Primeiros Moços de Minas: A Poesia Árcade Brasileira como Conjuraçã* </line>

</par>

<par>

<line> T*bel* 1 - Dez primeiro* r*gistros d* arq*ivo da EMBRAPA </line>

</par>

<par>

<line> CUSTOS </line>

</par>

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</par>

<par>

</par>

<par>

<row> F*nte: EMBRAPA (2020). </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> A séri* hist**ica, do custo de produ*ã* de frangos </line>

<line> de corte, no est*do d* Paraná, é </line>

</par>

<par>

<line> apresentada na Fi*ura 2. *ode-se n*tar, por *eio desta figura, uma tendência ao aumento do </line>

<line> custo de produção do fran*o ao longo dos anos. </line>

<line> F*gura 2 - S*ri*: Custo *e **od*ção *e frangos </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores. </line>

</par>

<par>

<line> 3.2 Etap*s do T*abalho </line>

<line> O tr*bal*o f*i *ividido em quatro etapas: Col*ta e *n*li*e dos **do*, Modelagem, </line>

<line> Te*te e P**visão (Q*adro 1). </line>

<line> Re*. FS*, Teres*na PI, v. 18, n. 6, art. 9, p. 169-18*, j**. 2021 www4.fsanet.*om.b*/revista </line>

</par>

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<line> J. A. *. Santos </line>

<line> Quadro 1 - Descr*çã* da* etapas do trabalho </line>

</par>

<par>

<line> DESCRI*ÃO </line>

</par>

<par>

<line> Coleta e *nálise dos da dos </line>

<line> Nesta etapa os *ados *oram c*let*dos e analisa**s por mei* de u*a análise expl*ratória. A análi*e exploratór*a ajuda * extrair **formaçõe* importantes de um co*junt* de *a*os. </line>

</par>

<par>

<line> Na etapa de mod*lagem f**am im*lement**os vários model*s d* red*s n*urai* MLP * LST*. Nesta eta*a os *odelos com mel*or d*sempenho, no co*ju*to de validação, *oram sele*ionados. Obse*v*-se que os model*s de séries tempora*s, do cu*to de produção d* frango, incluem uma c**ada de e*trad*, *ma camada o*ulta * uma *amada *e saída. </line>

</par>

<par>

<line> Ne*ta e*apa os modelos foram *e*tad*s co* *ados *ue *ão p*rticipara* do p*ocess* *e trei*amento e val*dação. </line>

</par>

<par>

<line> *inalmente, nesta ***pa, re*lizou-se a **evisão do c*sto de produção de f*angos *ar* o* meses d* n**embro/202* à Junho/20*1. </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os a*tores. </line>

<line> 3.3 Treinamento, Valida*ão e Te*te </line>

<line> As 131 o**ervaç*es *a base de dados da EM*RAPA *oram *tilizadas na *ri*ção dos </line>

<line> subconjun*os de treinamento, **lidação e de teste. A *arefa de *m mode*o de machi*e </line>

</par>

<par>

<line> learning é pre*er dados que não **ram utilizado* em su* c**str*ç*o. **rta*to, </line>

</par>

<par>

<line> relativos a*s meses de Janeiro/2020 a **vembro/2020 for*m retirados d* conjunto *e dados, </line>

<line> *ara serem ut*lizados posteriormente *o teste do mod**o (conjunto de teste). </line>

<line> Nes*e trabalho utilizou-se o m*tod* *e fragm*ntação de Houldout, n* qual a base de </line>

</par>

<par>

<line> dados, sem o *onjunto de test*, foi *ividid* com 67% (80) dos </line>

<line> dad*s **ra treiname*to dos </line>

</par>

<par>

<line> algoritmos (Con*unto de Treinamento) e 33% (40) para validação (Conjun*o *e validação). </line>

<line> 3.4 C*itério de Par**a </line>

<line> *ef*niu-s*, *omo critério de parad* do *reinamento, a função Early*topp*ng() com o </line>

<line> parâ*etro pa*i*nce=25. O parâmetro patience in*ic* o número de ép*ca*, a*ós o qual, </line>

<line> R*v. FSA, Teresin*, *. 18, n. 6, a**. 9, *. 169-185, jun. 20*1 www4.fsanet.com.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *s Pr*meiro* *oços de Minas: A Poesia Árcade Br*sil*ira co*o Con*uraçã* </line>

</par>

<par>

<line> nenhuma melhoria foi observada. Segun*o *ilva (2020), *ste mé*o*o ajuda a *r*jetar uma </line>

<line> *ede neural c*m bom pode* de genera*ização. </line>

<line> 3.5 Recursos </line>

<line> Pa*a im****entação *os códigos, em *yth*n 3, *tilizou-se o ambiente *upyte* </line>

</par>

<par>

<line> *otebook. Os modelos foram imp*ementados por meio da bib**oteca K*ras. Ker** é </line>

</par>

<par>

<line> biblioteca p*ra proto*ipage* r*pi*a * fácil de **des neurais. Rod* co*o fronte*d </line>

</par>

<par>

<line> TensorFlow ou Theano. Ten*orF*ow é um* </line>

<line> p*at*forma de código a*e*to para </line>

<line> com*utação </line>

</par>

<par>

<line> numér**a e apre*dizado d* **quina (PINHEI*O ** al., 2**0). </line>

<line> 4 R*SULTADOS E DISCU*SÕ*S </line>

<line> Inicialme*te, neste traba*ho, realizou-se uma análise **scriti*a *os d*do* (Tabela 2). </line>

<line> Tabela 2 - Análise des*ritiva de dados - EMBRAPA </line>

<line> Observa*õ*s 131 </line>

</par>

<par>

<row> Mínimo (*$/kg) </row>

<row> Máximo (R$/kg) </row>

<row> D*svio Padrão (*$/*g) </row>

<row> Coeficiente d* Variação </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Pode-se obser*a*, dos dados apresentados na Tabela 2, que * custo, *ara o período e* </line>

<line> e**udo, ficou em mé*ia *e 2,36 R$/**. O *aior cust* foi de 4,4* R$/kg no mês d* novemb** </line>

<line> de 2*2*, enquanto o me*or f*i d* 1,21 R$/kg no mês de mar** de 2010. </line>

<line> Observa-se *ambém, da Tabela 2, *ue o coeficie*te de va*ia*ão é 25,4%, cons*dera*o </line>

</par>

<par>

<line> alto, o que indic* va*iabilidade </line>

<line> dos dados. Segund* Piment*l (2009), se o coeficiente </line>

</par>

<par>

<line> variação for inferi*r a *0% t*m-se um coeficiente de variação baixo, de 10 a *0% médio, de </line>

<line> 2* a 30% alt* * acima de 30% muito alto. </line>

<line> O cus*o m*dio mensal de p*o*ução *e f*angos de c*rte, dur*nte o período *s*udado é </line>

<line> ap**sent*do na Figur* 3. Pode-se no*a*, por me*o de*ta figura, que o cu*to médio de *rodução </line>

<line> man*eve-*e praticamente constante durante os mes*s de *aneiro a Julho, tendo um pequeno </line>

<line> aumento para *s meses de *g*sto a Dez*m*ro. Obser*ou-se um custo *édio mínim* *e 2,17 </line>

<line> R$/kg *o *ês Fe*ereiro, e um cu*to médio máxi*o de 2,53 R$/*g para o mês de Novembro. </line>

<line> Rev. F*A, Teresina PI, v. 18, n. *, art. *, p. 1*9-185, jun. 2021 www4.fs*net.com.*r/r*vi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. A. A. Santos </line>

<line> Figura 3 - Custo m*d*o m*nsal da p*odução de frango </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: *s au*ore*. </line>

</par>

<par>

<line> 4.* Treinamento * Va*idação </line>

<line> P*ra esco**a dos mel*o*es modelos p*ra previsão de custo d* *rodução de f*angos de </line>

<line> corte, *ários *ode*os LSTM e MLP foram treinad*s. *s mode*os c*m melhor desem*enh* </line>

<line> utilizaram o* segui**es p*r***tros: </line>

<line> *abe*a * - Indi*adores de desempe*ho </line>

</par>

<par>

<row> Núm*ro de Neurônios - Camada oculta </row>

<row> Número de Neur*nios - *am*da de saída </row>

<row> Função de Ativaçã* - Camad* de saída </row>

<row> algoritmo de otimização </row>

<row> Batch </row>

<row> *earning rate </row>

<row> Fonte: Os autores. </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Os indicador*s de desempenho, dos modelos LSTM e MLP, são apresenta*os na </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 4. </line>

<line> Tre*no Valida*ão </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Font*: Os autores. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 18, n. 6, *rt. 9, p. 1**-185, jun. 202* </line>

<line> www4.*sanet.**m.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Os Primeiros *oços de Minas: * Poesia Árcade Brasileira com* **njuração </line>

</par>

<par>

<line> *bserva-se, dos dados </line>

<line> aprese*t*dos na *abela 4, q*e o* resultados obtidos pel*s </line>

</par>

<par>

<line> modelos, para os conjuntos de tre*no e valid*ção, p**suem erros (RMSE * MAE) próximos de </line>

<line> zero e coeficien*es de deter*inação próximos de *m. Destaca-se tam*ém **e os resultado* </line>

<line> dos dois modelos são m*ito si*ilar*s. </line>

<line> Na Fi*ura 4 apresentam-se as cu*v*s de aprendizagem dos *odelos MLP e LSTM. </line>

<line> Pode-se obser*ar, *esta figura, * boa est*bilidade na converg*nc** das curva* de *reino e </line>

<line> val*dação *ara os dois modelos. </line>

<line> Figura * - C*rv*s de ap*en*izagem - MLP e *STM </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autor**. </line>

</par>

<par>

<line> Na s*q*ência, aval*ou-s*, para o conju*to de dados de validaç*o, a d*spersão </line>

</par>

<par>

<line> v*lores *r*ditos em relação aos v*lor*s observados (Figura 5). Pode-se o*serv*r, d*s gráfic*s, </line>

<line> que os dado* reais observa*os *stã* próximos à *in*a *e aju*te. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 18, n. 6, a*t. 9, *. 169-*85, ju*. 2*21 </line>

<line> www4.*sanet.com.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> J. A. *. Santos </line>

<line> *igura 5 - Dad** preditos em fu*ção dos dados obser*ados </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: *s au**res. </line>

<line> Pode-se também observ*r, por mei* *a Figura 6, * b*a a*erênci* d*s da*os previstos </line>

<line> co* os dados reais para os dois modelos. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, T*resina, v. 18, n. 6, art. 9, p. 169-***, jun. *021 </line>

<line> w*w4.fsanet.com.br/*e*is*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Os Primeiros Moços de Minas: A Poesia Árcade B*a*ileira como Conjuração </line>

</par>

<par>

<line> *igura 6 - Cust*s de p*odu*ão de frangos - Treino e Val*dação </line>

</par>

<par>

<line> *onte: *s autore*. </line>

<line> 4.2 Tes*e e Previsõ*s </line>

<line> Na **bela *, aprese*t*m-s* o* dados *bser*ados, *reditos e os Erros Rela**vos </line>

<line> Pe*c*ntuais (ERP) pa*a os onze *eses de 2020, *ue não part*ciparam da etapa de treina*ento </line>

<line> e t*ste. * ERP é obt*do por *ei* da equaçã*: </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a PI, v. 18, n. 6, art. 9, p. 169-18*, jun. 2*21 </line>

<line> www4.*sanet.com.br/rev*sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Tabela * - Custo d* *rodu*ão (O*servados e Predi**s (R$/kg)) e Erros percentuais </line>

<line> relat*vos (%)) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

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<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *onte: O* autores. </line>

</par>

<par>

<line> Por *e*o dos re*ultados apresent*d*s, na Tabela 5, conclui-*e *ue as pr*visões do </line>

<line> *odelo LST* estã* *uit* ma*s pr*x**as dos valores for*ecidos pela EMBRA*A, que as </line>

<line> previ*ões do m*delo MLP. Ob**rva-se também, que o modelo L*TM ap*esen*a um er*o </line>

<line> per*entual relativo mé*i* bem menor que * *odelo MLP (E*P-L*TM= 1,67% e ERP-ML*= </line>

<line> 15,5*%). O* res**tados *as previsões, em termos gráficos, *ão apresenta*os na F*g*r* 7. </line>

<line> Figura 7 - Previ*ão d** cu*tos de produção (Conjunto de Test*) </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores. </line>

</par>

<par>

<line> *ev. FSA, Teresina, *. *8, n. 6, ar*. 9, p. 169-185, ju*. 20*1 </line>

<line> www4.fsanet.c*m.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O* Primeiros Moços *e M*nas: A Poesia Ár*ade B**sil*ira como *onjuraçã* </line>

</par>

<par>

<line> N* *igu*a 8 apresentam-s* as previsões d* *usto de pro*ução de frangos para os </line>

<line> meses d* Dezem*ro/*020 a *unho/2021. </line>

<line> F*gur* 8 - Previsões *e Dez/2020 à J*n/2021 </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os aut*res. </line>

<line> 5 CON*IDERA*ÕE* *INAIS </line>

<line> Nesse trab*lh* *pres*ntou-se uma apl**ação, de model*s de redes neurais par* </line>

<line> previ*ão do cus*o de produçã* de frango* de corte n* estado do Pa*aná. A *ér*e de c*stos de </line>

<line> *rod**ão d* f*an*os no perí*do d* Janeiro/2010 * Novembro/2020 (131 observações </line>

<line> mensais), f*i obt*da pela Empresa Brasileira de *esq***a Agropecuár*a (EMBRAPA). </line>

<line> Inicialmente, realizou-se uma comparação entre os *odelos MLP e *STM, a*bos </line>

<line> i*p*em*ntados na ling*agem Pytho*. Obser**u-se qu* os ind*cado*es de desempenho (r2, </line>

<line> RMSE e M*E) obt*dos pelo* *ois modelos apresent*ram r*sultados m*it* similares. </line>

<line> Na sequênc*a, observou-se, *ara *s mes*s que não particip*r*m do treinamento da </line>

<line> re*e (Jan*iro à Novemb*o de 2020), que a* *revisões do modelo LSTM fo**m ma*s precisas </line>

<line> *ue a *o modelo *LP. Sendo qu*, para o modelo L*T*, as dife*en*as entre valor*s re*is * </line>

</par>

<par>

<line> p*ed*tos foram p*quenas. Po*ta*to, a *roxim*da*e *ntre valores preditos e reais demons*ra </line>

</par>

<par>

<line> *oa c*p*cidade de genera*ização pa*a um hor*zonte de onze meses, do modelo LSTM </line>

<line> implement*do neste trabalho. </line>

<line> A*esar do modelo LST* apresenta* r*sul*a*os adequados pa** uma *re*isã* de onze </line>

<line> meses, *uge*e-se, par* *utros t**b*lhos de pesquisa, proceder à estimação, utilizando a </line>

<line> b**lioteca Ke*as, co* outros *odelos, tais co*o: os model*s B*STM (**directi*nal Long </line>

<line> **ort-Term Memory) e GRU (Gated Re*urrent Unit). </line>

<line> Rev. FS*, Teresina PI, v. 18, n. 6, ar*. 9, p. 1*9-*85, jun. 20*1 www4.fsanet.com.br/revista </line>

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<line> Cor** *o Estado do P*ran*. Rev. FSA, Tere*ina, v.18, n. 6, art. 9, p. 169-*85, jun. 2021. </line>

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<par>

<line> Contribuição *os Autores </line>

</par>

<par>

<line> *) concepção e planejament*. </line>

</par>

<par>

<line> 2) análise e int*rpre*açã* dos dad*s. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboração *o rascunho ou na revisão cr**i*a *o *onteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) p*rtic***ção n* aprovaç*o da ver*ão fin*l do m*nusc*i*o. </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Teresina PI, v. 18, n. 6, art. 9, p. 169-185, jun. **21 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revi**a </line>

</par>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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