要 旨
ニューラスネットワークを援用した家畜飼養管理支援システム構築のための基礎的知見を得ることを目的として、従来から畜産技術者の専門的知識に基づいて予測が行われている肥育豚の仕上がり日令に対し、成長予測因子のパターンベクトルをもとに３層のBPニューラルネットワークによる予測を試みる一方、線形重回帰モデルによる予測結果と比較検討を行った。
研究の端緒として、系統、性、生時体重、満８週令までの摂取可消化エネルギーおよび畜舎の舎内平均気温など７つの予測因子を選択してニューラルネットワークによる成長予測シミュレーションを行った結果、精度±7.5〜±17.5日において仕上がり日令に対し約61〜96％の見掛けの予測正答率を得た。また線形重回帰モデルによる予測結果に対し、ニューラルネットワークモデルの同正答率は1〜11％程度高い値が得られ、その優位性が認められた。キーワード: 飼養管理,肥育豚,成長予測,仕上り日令,ニューラルネットワークモデル,線形重回帰モデル