Estimation and Prediction of Metabolizable Energy Contents of Wheat Bran for Poultry
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 22، شماره: 4
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 162
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-22-4_006
تاریخ نمایه سازی: 23 آبان 1402
چکیده مقاله:
The biological procedure used to determine the nitrogen-corrected True Metabolizable Energy (TMEn) value of feed ingredient is costly and time consuming. Therefore, it is necessary to find an alternative method to accurately estimate the TMEn content. In this study, ۲ methods of Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) were developed to describe the TMEn (Kcal kg-۱ DM) value on a Dry Matter (DM) basis of Wheat Bran (WB) samples given their chemical composition of Ether Extract (EE), ash, Crude Protein (CP) and Crude Fiber (CF) contents (all used as % of DM). A data set containing ۱۰۰ WB samples were used to determine chemical composition and TMEn. Accuracy and precision of the developed models were evaluated given their produced prediction values. The results revealed that the developed ANN model [R۲= ۰.۹۰; Root Mean Square Error (RMSE)= ۶۴.۰۷ Kcal kg-۱ DM for training set; and R۲= ۰.۸۹; RMSE= ۸۲.۶۹ Kcal kg-۱ DM for testing set] produced relatively better prediction values of TMEn in WB than those produced by conventional MLR [R۲= ۰.۸۱; RMSE= ۸۶.۷۶ Kcal kg-۱ DM for training set; and R۲= ۰.۸۴; RMSE= ۸۶.۶۱ Kcal kg-۱ DM for testing set]. The developed ANN model may be considered as a promising tool for modeling the relationship between chemical composition and energy of WB samples. To provide the users with an easy and rapid tool, an Excel® calculator, namely, ANN_WB_ME_Poultry, was created to predict the TMEn values in WB sample given its chemical composition and using the developed ANN model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Lotfi
Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.
F. Shariatmadari
Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.
H. Ahmadi
Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.
M. Sharafi
Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :