Previsão do Abate de Frangos: Uma Investigação Comparativa da Aplicação de Redes Neurais / Broiler Slaughter Prediction: A Comparative Investigation of the Application of Neural Networks

Leandro de Oliveira; Andressa Rustick; 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: *806-6356 I*SN Ele*rônico: 2317-2983 </line>

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<line> *revisão do Abate de Frangos: Uma I*v*stigação *om*arati** da Aplicação d* *edes Neurai* </line>

<line> Broiler Sla*ghte* P*ediction: * Comparative **vest*gation of *heA*plica*i*n of Neu*al </line>

<line> Networks </line>

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<line> Leandro *e O*iveira </line>

<line> Mestrad* ** Programa *e Pós-Graduação *m Tecnolo*ias Computa*ionais para o Agr*ne*ócio (PPGTCA) </line>

<line> Bac*arel em En*en*aria Elé**ica pel* Un*versidade T*c**lógica F*deral do Paraná </line>

<line> E-*a*l: leandro-*mi@hotmail.c*m </line>

<line> Andressa Rustic* </line>

<line> Mes*rado do Progr*ma d* Pó*-Grad*ação em Te*no*o*ias Compu*aci*nais para o Agr*negócio (PPGTCA) </line>

<line> Graduação em Li*enciatura em Ma*e*á*i*a p*la Un*ver**dade Tecnológic* F*dera* do Paraná </line>

<line> E-*ail: andr**s*rustick@hotmail.com </line>

<line> Jos* Airto* A*evedo dos **n*os </line>

<line> D*utor em E*genharia E**trica pe*a Unive*sidade Fe*eral *e Santa Ca*arina </line>

<line> Pr*fesso* da Univer**dade Tecn*lógica Federa* do P*r*ná </line>

<line> E-mail: airton@utfp*.e*u.br </line>

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<line> End*reço: Le**dro de *liveira </line>

<line> Editor-Chefe: *r. Tonn* *erley de Alencar </line>

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<line> CAMPUS M*DIANEIR* Avenida Brasil, 4232 CEP </line>

<line> R*drigu*s </line>

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<line> *5884-000 - C*ixa, Posta* 271 - *e*ian*ira - PR, Brasil. </line>

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<par>

<line> *ndereço: Andressa Rus*ick </line>

<line> Artig* rec*b*do em 2*/12/2022. Última </line>

<line> versã* </line>

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<line> CAMPUS MED*AN**RA Aven*da Bra*il, 423* C*P </line>

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<line> 8*884-000 - Caixa, Pos*a* *71 - *edianeir* - PR, Brasil. </line>

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<line> En*ere*o: José Airto* Azevedo do* Santos </line>

<line> Avaliado pelo sistem* Tr*pl* Review: Desk Review a) </line>

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<line> CAMPUS M*DIANE*RA A*enida Brasil, 4232 CEP </line>

<line> pelo *ditor-Chef*; e b) D*uble Blin* Review </line>

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<line> 85884-000 - Caixa, Postal *71 - Median**ra - PR, Brasil. </line>

<line> (avaliação cega po* d**s a*aliador** da á*ea). </line>

<line> *e**são: Grama*ical, N*rmativa * de Formataç*o </line>

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<line> *. Olivei*a, A. Rustick, J. A. A. Santos </line>

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<line> O presente *rabalho tem com* o**e*i** comparar mod*los, baseados em re*es *eura*s </line>

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<line> recorr*ntes, para * previs*o da quantidade de frangos </line>

<line> abatidos </line>

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<line> disponibilizada pelo *n*tituto d* Pesquisa *c*n*mica Aplicada (IPEA), apresenta *ma série </line>

<line> *i*tórica do abate de fr*ngos, no *e*íodo entre 2005 e 2022. Mod*los *e previsão, *as*ados </line>

<line> em Red*s Neurais L*TM (Long *h*rt-**rm M*m*r*) * GRU (Gat*d Re*u**ent *nit), *o*am </line>

<line> im*leme*tados, na li*g**gem Pyt*on, uti*izando * *i*lioteca Py*orch. Resultados obtidos, </line>

</par>

<par>

<line> *os dois modelos, foram </line>

<line> comparados p*r meio da métrica MAPE (Mean A*solute Percent </line>

</par>

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<line> Error). Verificou-s*, para u* horizonte de cinco me*es, que o mo*elo *RU apr*s*ntou *m </line>

<line> melhor desempenho qu* * mod*lo LSTM. </line>

<line> Pal*vras-chave: MA*E. Python. Redes LSTM. Redes GRU. </line>

<line> ABSTRACT </line>

<line> **e present work aim* to evaluate models, b*sed on *ecurrent neural n*tworks, to predict the </line>

<line> amount o* broile* sla*ghtered in Brazil. The d*tabase, *ade availa*le by the In*titu*e for </line>

</par>

<par>

<line> *pplie* Economic Research (IPE*), presents a histori*al *eries of broi*er slaughter, in </line>

</par>

<par>

<line> p*riod betwee* 2005 and 2022. F*recast models, *ased </line>

<line> on LSTM Neural **tworks (Long </line>

</par>

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<line> and GRU (Gated Recurr*n* Unit), w*r* implemented, in the Py*hon </line>

</par>

<par>

<line> langu*ge, using the PyTor*h li*r**y. Results obtai*ed fro* the two mo*els wer* compared </line>

<line> using the MAP* (Me*n *bso*ute Perce*t Error) metric. It *as *erif*ed, for a hori*on *f fiv* </line>

<line> months, t*at *he GRU model pre**nted a be**er performanc* t*an the LSTM *ode*. </line>

<line> Ke**ords: MAPE. Python. *S*M networks. GRU networks. </line>

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<par>

<line> R*v. FSA, Teresi*a, v. 20, n. 2, art. 10, *. 187-202, f*v. 2023 </line>

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<line> Previsã* do Aba*e de Frangos: Uma Inv*stig*çã* Com*arativa da A*licaçã* de Re*e* Neurais </line>

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<line> A *vicultur* de corte n* Brasil, *o longo da* últimas décadas, conso*idou-se com* um </line>

<line> dos se*mentos mais dinâmicos * *mportantes *a econom*a nacional. Seu desenvolvimento </line>

<line> pod* ser consid*rado c**o o *ímbolo do cres*imento * **derni*ação do s*tor (ABPA, 2020; </line>

</par>

<par>

<line> Dive*s*s fatores contribuíram para que * setor avícola **cançasse o </line>

<line> patam*r atual. </line>

</par>

<par>

<line> Dent*e el*s pode*-*e *itar as ino*ações tec*ológicas, nas ár*as *e genética, nutrição, </line>

<line> sanid*de e *o proce*so produtiv* (PROCÓPIO e* *l., 2020; J*NIOR et a*., 2009). </line>

<line> A *vicultura de corte brasileira *e dest**a no agroneg*cio co*o *** d*s *ais </line>

</par>

<par>

<line> c*m*etiti*as do </line>

<line> mundo. A *uan*id**e de frango* abatidos, no primeiro trimestr* de *02*, </line>

</par>

<par>

<line> teve o melhor trimestre, de su* série histó*ica, com 1,57 bilhão de c*b*ça* aba*idas. A regi*o </line>

<line> S*l fi*o* *om 60,4% do abate *a*ional, seguido pelo S*deste (19,2%), Centro-Oes*e (1*,6%), </line>

<line> *ordest* (4,2%) e *orte (1,76%) (I**E, 2*2*). </line>

<line> Técnicas d* p*evisão de séries t*mpo**** *odem se* utilizadas por produt*res e </line>

<line> compradores, como instrumentos p**a avaliar, e* *e*mos de a*ate, o set*r a*íco*a. ** série* </line>

</par>

<par>

<line> t*mporai*, *oleções de </line>

<line> *bservações realizad*s ao </line>

<line> longo </line>

<line> d* *em*o, *xis*em em diversas </line>

</par>

<par>

<line> ati*idades, co*o: eco*omia, demogr**ia, finanças, *nergia, entr* outras (PAI*A et *l., 2*1*). </line>

</par>

<par>

<line> De*tre as técnicas </line>

<line> **i*izadas, para pr*v**ão de sé*ies t*mpo*ais, est*o as R**e* Neurais </line>

</par>

<par>

<line> Ar**ficia** (RNAs). Segundo Haykin (*001), a Re*e N*ural Arti*icial é uma técn*ca de </line>

<line> intel*gência arti*i*ia*, ins*irada na *rqui*etura do cére**o **mano. Sã* capazes de memori*ar, </line>

<line> ana*isa* e processa* um gra*d* nú**ro de *ados obtidos de um exp*rim*nto (BASTIANI, e* </line>

<line> a*., 201*; PINH**RO et al., 202*; SANTO*; *HAUK**KI, 2020; S*A*CE*S*I; </line>

<line> SANTOS, 2021). </line>

<line> Divers*s trabalhos util**a*am mé*od*s de *re*isão de séri*s t*mp*rais n* avi***tura </line>

</par>

<par>

<line> de c*rte. Dentre *les, *odem-se </line>

<line> citar os trabalhos de Pinheiro et al. </line>

<line> (202*) que a*licaram </line>

</par>

<par>

<line> Redes LSTMs na previ*ão do preço do quilo de *rango congelado e res*riado, Ba*tiani et al. </line>

<line> (2018) ap*ic**am Rede* M*Ps par* prediç*o e class*fi*a*ã* de va*iáveis p*odu*i*as da* aves </line>

<line> produzidas *or uma coopera*iva l**aliz**a *a re**ão oest* p*ranaen*e. Piacenti et al. (2*07) </line>

<line> *pli*ar*m mod*lo* ARIMA na previsão dos preços fut*ros ** f*ango de corte. Ma*a*nin </line>

</par>

<par>

<line> (2008) u**lizou, para </line>

<line> predi*ão do preço d* frango de corte, **avizaç*o E*p*nenc*al, </line>

</par>

<par>

<line> ARIM*, Re*r*ssão Di*âmica e combinaçã* dessas **todolo**as. Já *aiva et al. (2*1*) a </line>

</par>

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<line> Rev. FSA, *eresina PI, *. 20, n. 2, art. 1*, p. 1*7-202, fev. 2*23 </line>

<line> www4.f*anet.*o*.b*/revista </line>

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<line> *. Oliveira, A. *usti*k, J. A. A. Santos </line>

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<line> analisaram a p*odução de fr*ng*s no *ras*l por meio *e mode*os SA*IMA (ARIMA </line>

<line> sazonal). </line>

<line> Embora o estudo d* q*antidade de f*angos abatidos n* Brasi* *enha *rande </line>

</par>

<par>

<line> importân*ia, p*incip**mente por estar </line>

<line> às **áticas de co*sumo e alim*ntação da </line>

</par>

<par>

<line> popu*a*ão, poucos sã* os t*a**lhos que *tilizam redes neu*ais LSTM e G*U nap*ev*são *o </line>

<line> abate. Geral*ent*, *ão u*ilizados model*s tradi*iona*s como *s **delos ARIMA. </line>

<line> Neste contexto, este trabalho t*m como obj*tivo com*arar *odelos, ba*e*dos *mredes </line>

<line> ne*rais re*or*ente* *STM * GRU, para a pr*visã* da **antid*d* de frango* ab*tidos no </line>

<line> Brasil. </line>

<line> O artigo é organizado da segui**e *aneira. Na *e*ão 2 s*o apresentadas as r*des </line>

<line> recorren*es LS*M * GRU. ** S*ção 3 é apresent**a a *etodolog** u*il*z*da na pre*isã* d* </line>

<line> qua*tida*e de fran*os aba*idos no Brasil. Na Seçã* 4 são apresent*dos os re*ultados obti*os </line>

</par>

<par>

<line> da apli*ação des*a metod**ogia. Comentári*s fi*ais e concl*sões, na Seção 5, fi*alizam </line>

</par>

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<line> 2 FU**AMENTAÇÃO TEÓRICA </line>

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<line> Nesta seção apresentam-se os algori**os de *rev*são, *tilizados nesta pesquisa, be* </line>

<line> como a* métricas utilizadas. </line>

<line> 2.1 Redes Neura*s Re*or*ent*s </line>

<line> Um* Rede Neu*al Recorrente (RN*) * um ti** *specia* de Rede Neura* *rt*ficial </line>

<line> proj*tada para ap*eender a partir *e dados sequenc*ais. Nestas *edes *xiste um tipo d* </line>

<line> retroali*ent*ção em que o s*nal retorn* para uma camada *nterior. *s re*es neurais recebem </line>

<line> e*tradas *e d**s f*ntes: um* do *resente e out*a de *m ponto passado, por **io de um tipo </line>

<line> de retro*li*entação (Figura 1) (VASCO, 2*20). </line>

</par>

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<line> Rev. *SA, Teres*na, *. 20, n. 2, art. 10, p. 18*-20*, fev. 2023 </line>

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

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<line> Prev*são *o *bate ** Frang*s: *ma *nvestigaçã* *omparativa da Aplica*ão *e Redes Neurais </line>

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<line> Fi*u*a 1 - Rede neural recorr**t* </line>

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<line> F*nte: Vasco (**20). </line>

<line> A rede *ec*rrente L*TM é um tipo *e Red* Neural Artificial projetada para modelar </line>

<line> sequências *e l*ngo p*azo. Se*d* muito ut*li*ada em tarefas que *nvolva* *ados </line>

<line> sequenciai*,c*mo as s*ries tempora*s. </line>

<line> Um neurôn*o LSTM (*élula) tr*balha com uma sequ*nci* d* en*rada xt (Figu*a *) e </line>

<line> cada po*ta (gate), dentro de uma c*lula, usa unidades de ati*aç*o pa*a c*ntrolar se *las são </line>

</par>

<par>

<line> não, fazendo com qu* a mu*ança de estado e a ad*çã* de inform*çõ*s fluam </line>

</par>

<par>

<line> através da célula. O *arâme*ro Ct representa o estado da célula *o instante t, es*e *st*do </line>

<line> representa as *nf*rmações q*e c*egaram até ess* pass* *m **stante de tempos passados. </line>

<line> C*da célula conté* 3 portas (SPANCERSKI; SANTOS, 202*): </line>

<line> - Po*ta de Esq*ecimento ft (Forget Gate): Permite *limina* ele*entos d* *emó*ia; </line>

<line> - Porta *e *aída Ot (*ut*ut G*te): Permite *tualiz*r * es*ado *culto, com base na *ntrada e </line>

<line> namemó*ia da célula; </line>

<line> - Porta de Entra*a *t (Up*ate Gat*): Per*ite a*icionar *ovos ele*e*tos à memória. </line>

<line> Todos esses valore* ac*b*m se*do concatenado*, multiplicad*s o* s*ma*os, </line>

<line> c*nfo**em*stra o cir*uit* apresentado na Fig*ra 2 (GRAVES, 2014, JIA; WANG, **20). </line>

<line> Rev. FSA, *eresina PI, v. 20, *. 2, ar*. **, p. 187-202, *ev. *023 www4.fsanet.com.*r/revis*a </line>

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<line> L. Oliveir*, A. Ru*tic*, J. A. *. Santos </line>

<line> Fi*ura 2 - Célula LSTM </line>

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<line> A *ede re*orrente GRU é uma rede *imilar à rede LSTM, mas com uma *strutura </line>

<line> *ais simplificada, *orém sem perd* de d*sem*enh*. Esta rede, p** possuir somen*e dois </line>

<line> tipos de portas de *ontrole, é t**ina*a mais ra*idamente q*e u*a rede L*TM. </line>

<line> A top*logia de um neurônio, *e uma rede GRU, é a*resen*a** na *igu*a 3. Ca** </line>

<line> neurônio contém *uas **rtas, uma porta de redefinição zt (rese* gate) e um portão de </line>

<line> a*ualização r* (update gat*). Basicamente *s*as portas *egul** o flux* d* infor*ações de </line>

<line> entrada e decid*m *u*** *nfor*ações devem ser rep*ssadas *ar* saída. </line>

<line> Figura 3 - Célu*a GRU </line>

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<line> www4.fsane*.com.b*/r*vista </line>

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<line> Previsão do Aba*e de Fr*ngos: *ma Investig*ç*o C**para*iva *a Aplicação de Redes Neurais </line>

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<line> MÉTRI*AS </line>

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<line> Ne*te trabalho, o* model*s obtidos fora* *va*iados por (CANK*RT; SUBASI, </line>

<line> 2015; S*NTOS, 2021; SPANCERSKI; SANTO*, 2021): </line>

<line> - ** (Coefficient of Determinati*n): * coe*icien*e de determinação indic* quanto o m*delo </line>

<line> foicapaz de ex**icar os dad*s coletados. Valor perfeito - r2= 1. </line>

<line> - RSME (R*ot Mean Squared Error): Pena*iza mais os erros maiore*, permite avaliar </line>

<line> aqual*dade d* um previsor e* r*l***o ao* dad*s. Valor p*rfeito - RMSE= 0. </line>

<line> - MAE (Mean Absolute Percent Error): O va*or *o MAE representa o desv*o m*dio </line>

<line> entre ovalor observado e * *redito. ****r *erfei*o - *AE= 0. </line>

<line> - *APE (Mean Abso**te Percen* Error): O *APE med* o t*manho do erro e* </line>

<line> termospercentuais. Val*r perf*it* - MAPE= 0%. </line>

<line> Na Tabela 1 *present*m-*e as eq*ações das métri*as RMSE, MAE e MAPE. </line>

<line> Tabela 1 - Equações MA*, RMSE * MAPE </line>

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<line> Fonte: *antos (2021). </line>

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<line> i é o valor *eal ** período i, ^i é * pre*isão *ar* o *e*íod* i , *RP é o erro </line>

</par>

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<line> rel*tivo percent**l e n é o *úme** de observaç*es. </line>

<line> 3 MATER*AIS E MÉTODOS </line>

<line> 3.1 *tapas d* Traba*ho </line>

<line> Inicialmente, realizou-s* n**te trabal*o a col*ta dos da*os. Na *e*uência, na etapa de </line>

<line> Modelagem, *or** *mplementados os mod*los de redes neurais *S*M e GRU. Em *eguida, </line>

<line> *a etap* d* *re*namento * Valida*ão, foram sele*iona*** os melh*res modelos de rede* </line>

<line> Rev. FSA, T*resina PI, v. 20, n. 2, *rt. 10, p. *8*-*02, fev. 2023 www4.f*anet.c*m.*r/revista </line>

</par>

</page>

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<line> neurais L*TM e GRU. Na sequência, na etap* de Teste, testaram-se os mode*os para dados </line>

<line> qu* não par*icipar*m da *tapa de Treina*ento * V*lidação. </line>

<line> *a Figura 4 apresentam-*e *s etapa* real*za*as para previsão *a quantidade de fra*gos </line>

<line> ab*tidos no *ra*il. </line>

<line> Figura 4 - Etapas do tr*balho </line>

<line> Mod*lagem </line>

<line> *rei*amento e </line>

<line> Validação </line>

<line> Para *revis*o da quantidade de frango* ab*tidos, em (Cab*ç* (mil)), u*ilizou-*e u*a </line>

<line> ba*e de dados com 214 me*es (Jan/2005 - Set/202*) obtida do Inst*tuto de Pesquisa </line>

<line> *conômica Apli*a*a (IPEA) (IPEA, 2022). *s abates de f*ang* para os mes*s de M**o/22, </line>

<line> Junho/22, Julho/22, Agos*o/20 e Setem*ro/22 f**am re*irados do conj*nto de dados, pa*a </line>

<line> serem utilizados posteriormen*e para testes do* modelos (Conjunto de teste). Na Figura 5 </line>

<line> apresen**-se o **xplot dos dados. </line>

</par>

<par>

<line> Figura * - Bo**lot d*s dados </line>

</par>

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<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 2, art. 10, p. 187-202, fev. 2023 </line>

<line> www4.fsanet.com.*r/r*v*sta </line>

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<line> *revisão do Aba*e *e Frangos: *ma I*vestigação Comparativa da Aplic*ção de Redes Neurais </line>

</par>

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<line> A séri* histó*i*a, *btida do IP*A, é *presentada na Figu*a 6. </line>

</par>

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<line> Figura 6 - S**ie: quant*d*de de frang*s aba**dos (período Jan/2005 - *e*/2022) </line>

</par>

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<line> 3.3 RECURSOS </line>

<line> Neste tr*bal*o, utilizou-se para criar e e*ecut*r os mod*los o am*iente de computação </line>

</par>

<par>

<line> Jupyter Notebook. Os modelos foram implementado* por meio </line>

<line> da bibliot*ca Pyto*ch. </line>

</par>

<par>

<line> *yTorc* é **a b*bli*teca de aprendizado de máquina, de *ódig* aberto, des*nvo*vi*a *elo </line>

<line> laboratório de inteligê*cia *r*if*cial ** Fa*ebook (SANTOS; *PANC**SKI, 202*). Foram </line>

<line> ta*bé* utili*adas, neste trabalho, as *i**iotecas Scikit-l*arn, *andas e Mat*lotlib. Scikit- </line>

<line> learn é uma *ib*io*eca que fornece uma sel*ção de fer*amentas ef*cientes para aprendizado </line>

<line> de má*uina * model*gem *statística. M**plotlib * a ma*s famosa bibli*teca de visuali*ação </line>

<line> de dados *o Pytho*. A biblio**ca Pandas *ornece ferramentas *e aná*is* d* dado* e e*trutura </line>

<line> de dados d* alta pe**orma*ce (OLIV**RA; SANTOS, 2019). </line>

<line> U* de*kto* co* o sis*ema *ind*ws 10 foi u*ili*ado para execu*ar o* modelos. </line>

<line> desk*op *onta com um proc*ssador AM* Ryzen 5 e 32GB *e *emória RAM. </line>

</par>

<par>

<line> 4 RE*ULTADOS E DISCUSSÕ*S </line>

<line> Inic*almente, neste t*abalho, realizou-se u** anális* desc**tiva dos da*os (Ta*ela *). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresina P*, v. 20, *. 2, ar*. 10, p. 187-202, fev. 2023 </line>

</par>

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<line> L. O*iveira, A. Ru*tic*, J. A. A. Sa**os </line>

</par>

<par>

<line> *abela 2 - Anál*se des*riti*a ** dados </line>

</par>

<par>

<row> Média (Cabe** (*il)) </row>

<row> Mí*imo (Cabeç* (*il)) </row>

<row> Máximo (C*beça(mil)) </row>

<row> Desvio Pad*ão (Cab*ça </row>

<row> Coefic*e**e de Varia*ão </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Pode-se o*serva*, dos dados **resen*ad*s na Tabela 2, que a qu*ntid*de de *rangos </line>

</par>

<par>

<line> abati*os *icou, para o períod* em estudo, </line>

<line> em média ** 435382,63 Cabeça (mi*). </line>

</par>

<par>

<line> Apresen*ando, n*ste perío*o, quantidade mí*ima e máxima de </line>

</par>

<par>

<line> Cab*ç* (*il), r*s*e**iva*ent*. **serva-se também u* médio </line>

<line> coeficiente de va**ação dos </line>

</par>

<par>

<line> dados (1*,5%). </line>

</par>

<par>

<line> A quantidad* média de f*angos a*atidos, dura*te o período de Jan/2005 - De*/2021 , </line>

<line> é aprese**ado na Figura 7. Pode-se n*tar, por meio desta figura, *ma q**ntidad* média </line>

<line> abatida mínim* de 410959,7952 (Cabeça (mi*)) no mês de Fevere*ro e *ma quan*idade </line>

<line> média máx*m* *e454033,810* (Cabeça (mil)) para o mês d* Outubro. </line>

<line> Figura 7 - Média de abate mensal de frango </line>

</par>

<par>

<line> R*v. *SA, Teresina, v. 20, *. 2, art. 10, p. 187-2**, f*v. 2*23 </line>

<line> ww**.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *re*isão do Abate de Frangos: Um* Inve*tigação Com*arativ* d* Aplicação de Redes Neurais </line>

</par>

<par>

<line> 4.1 *reinamento e *al*d*ção </line>

</par>

<par>

<row> Para e*colha do melh** model*, *a*a previsão do *bate de frangos, vários mo*e*os </row>

<row> L*TMs e G**s foram treinados por meio da bi*lio*eca Py*orch. *om bas* *o* resultados </row>

<row> das métricas RMSE e MAPE, os *o*elos com m*lhor d*s*mpenho, n* c*njunto de </row>

<row> *alidação, fo*am seleci*nados. Est*s modelos, obtidos por *eio *** *étricas, *tilizam o </row>

<row> alg*rit*o d* otimização Adam (Adap*ive mo**nt) com os hiperparâmetros ap*esentados na </row>

<row> Tabela 3. Na T**ela 4 ap*esenta*-*e *s *esultados ob*idos dos *odelo*. </row>

<row> T*be*a * - Hiperpa**metros do model* </row>

</column>

<par>

<line> Hi*erparâm*tro </line>

<line> Valor do </line>

<line> Hiperparâmetro </line>

</par>

<par>

<line> *cti*ation *u*ct*on of the hidden </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Hidden **yer dim*nsion </line>

</par>

<par>

<line> N***er de network *a**rs </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Tabel* 4 - R*sultados da* métricas - Conj*nto de validação </line>

<line> Validaçã* </line>

<line> *enário </line>

</par>

<par>

</column>

</column>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Pode-se observar, d*s *ados apre*entados na *abela 4, que os i*dicadores, r*, *MSE </line>

<line> eMAE obtido* pelos modelos, mo*tr*m que * rede neural GRU teve um desemp*n*o melhor. </line>

<line> Neste trabalho utilizou-se o m*todo d* fragmentação *e **uldout, cuja ba*e d* </line>

</par>

<par>

<line> dados **i *ividida c*m 80% dos d*dos para tr*inamen** dos *l*oritmos e </line>

</par>

<par>

<line> v*li*ação. Na Figura 8 apr**entam-se os result*dos de predição, c*njunto de val*dação, p*ra </line>

<line> *s dois model*s. Pod*-se notar, por meio *as *iguras, que o modelo GRU obtev* melhor </line>

<line> *derência dos dados previstos com os dados rea*s. </line>

</par>

<par>

<line> R*v. F*A, Teresina PI, v. 20, n. 2, art. 10, p. 187-202, fev. 2023 </line>

<line> w*w4.fsanet.c*m.br/rev**ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Oliveira, A. Rustick, J. A. A. *an*os </line>

</par>

<par>

<line> Figura 8 - *r*visã* co*junto de v*lidaçã* - LSTM e GRU </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Na Tabel* * apre*entam-se, pa*a os meses d* M*io/22, J*nho/*2, Julho/22, </line>

<line> Agosto/*2 e Setembr*/22, os dados o*ser*ados e preditos, o Erro Percentual (ERP) e o E*ro </line>

<line> A*soluto Médio Percentual (MAPE). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a, v. 20, n. 2, ar*. 1*, p. 187-202, *e*. 2023 </line>

<line> www*.fsanet.com.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pre**são do Ab*t* de Fr*ngos: Uma Inve*tigação Comp*rativa d* Aplicação de Redes Neurais </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 5 - Previs*o do *ba*e de frangos (Cabeças(*il)), ERP e *AP* (%). </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Po* *eio *o* **sult*dos *p*esen*ados, na Tabela 4, co*clui-s* que os resultados das </line>

<line> previsões, dos dois mod*los, e*tã* próximos aos fo*necido* pelo IP*A. Co*tu*o, o modelo </line>

<line> GRU, para o c*njunt* de teste, apresentou um Erro Absoluto Mé*io Percentual (MAPE) </line>

<line> menor que o m*delo **TM (MAPE (LSTM)= 3,16% e MAPE (GRU)= 2,13%) (Fi*ura 9). </line>

<line> Figura 9 - Erro Percentual Médio Absolut(MAPE) </line>

</par>

<par>

<line> 5 C*NSIDERAÇÕES F*NAIS </line>

<line> N*ste *raba**o a*res**tou-se um* aplicaçã* de modelos de séries temporais para </line>

<line> previsão da quantida*e de frangos a**tido* no Brasil, util*zando os modelos LSTM (Long </line>

<line> Rev. FSA, *eresi** PI, v. 20, n. 2, ar*. 10, p. 1*7-202, f**. 2023 *ww4.fsanet.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Olivei*a, A. Rustick, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Shor*-**rm Memory) e G** (Gated Recurrent Unit), impl*m*ntado* por meio *a b*blioteca </line>

</par>

<par>

<line> PyTorch. Busco*-se, por meio deste estudo, determin*r o compor*amen** futuro, </line>

</par>

<par>

<line> quant*dade de frangos abatidos, a parti* da dinâmic* do passado. Os model*s foram </line>

</par>

<par>

<line> constru*do* *aseados nos da*os disponibilizados *elo In*titu*o de Pe*quisa </line>

<line> Econômica </line>

</par>

<par>

<line> Aplica*a- *PEA. </line>

</par>

<par>

<line> Inicialmente, por *eio das métricas, selecionara*-se *s melhores m*delos, G*U e </line>

</par>

<par>

<line> no conjunto d* tr**namento e *al*dação. Na se*uênci*, estimaram-se os valores </line>

</par>

<par>

<line> re*e*en*es aos *es*s Maio/22, Jun*o/22, Julho/22, Agost*/*2 e S*t*mbro/22, que </line>

</par>

<par>

<line> p*rticiparam *o processo de treinam*nto * validação. Ob*ervou-*e, *os dados previstos, qu* </line>

</par>

<par>

<line> os m*delos </line>

<line> apresentaram resultad*s </line>

<line> pró*im*s ao do In*tituto de Pe*quisa </line>

<line> Econômi*a </line>

</par>

<par>

<line> A*lic*da- IPEA. Por*an*o, * prox*midade entre valores predit*s e *eai* demo*s*ram a </line>

</par>

<par>

<line> capacidade *e general*zação, pa*a *m horizont* *e cinco meses, d*s modelos implemen*ados </line>

<line> neste *rab**ho. Contudo, o modelo GRU, pa*a o conju**o de teste, *p*es*ntou Er*o *bso*uto </line>

<line> Médio Perce*tual (MAPE) menor que o modelo LSTM. </line>

<line> Final*ent*, observa-se que as previ***s do *ompo*tamento da quan*i*ad* de frangos </line>

</par>

<par>

<line> abatidos podem auxiliar produtor*s *ompradores na avaliação do *etor avícol*, em te*mos * </line>

<line> de abate. </line>

<line> REFERÊNCIAS </line>

<line> ABP* (Assoc*ação *rasilei*a de Pr*teína Anim*l). Re**tóri* anual 2*2*. Di*p*nível *m: </line>

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<line> *. Ol*veira, A. Rustick, J. A. A. Santos </line>

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<line> Co*o Referenciar este A*tigo, conforme A*N*: </line>

<line> OL*VEIRA, L; RUSTI*K, A; SANTOS, J. A. A. Prev*são do Abate *e Fran*os: Uma Inv**tigação </line>

<line> Compa*a*iva d* Apl*cação de Re**s *eurais. Rev. F*A, Teresina, *. 20, n. *, a*t. 1*, p. 187-202, f**. </line>

</par>

<par>

<line> Co*tribuiç*o d*s Autores </line>

<line> L. Ol*veira </line>

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

</par>

<par>

<line> 1) *oncepção e planejamento. </line>

</par>

<par>

<line> 2) anális* e interpreta*ão *os dado*. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboraç*o do ra*cunho *u n* re*isão c*ítica do **nteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) particip*ção na aprovação da vers*o f*nal do ma*uscri*o. </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Teresina, *. 20, n. *, art. 10, p. 187-*02, f*v. 202* </line>

</par>

</page>

</document>

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ISSN 1806-6356 (Print) and 2317-2983 (Electronic)

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