Rede neural artificial para a predição de preços do bezerro no estado do Paraná

Abstract

Resumo: A fase de cria é a base para o desenvolvimento da pecuária de corte e é permeada de riscos e tomadas de decisão incertas. Assim, torna-se importante o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem ao empresário rural conhecer seu negócio, bem administrá-lo, obter lucro e ainda fortalecer a cadeia bovina de corte local. Nesse sentido, uma das ferramentas de auxílio são os modelos de predição de preço elaborados a partir das Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste estudo, a previsão do preço do bezerro paranaense foi sugerida através da arquitetura MLP (Multilayer Perceptron), treinada pelo algoritmo Levenberg-Marquardt do tipo backpropagation do software Matrix Laboratory (MATLAB). O banco de dados analisado foi cedido pelo Centro de Informação do Agronegócio da Universidade Federal do Paraná (CIA/UFPR) e compreende o período de agosto de 2011 até maio de 2019. A análise de desempenho da RNA foi realizada com as ferramentas estatísticas Raiz Quadrada do Erro Médio (em inglês RMSE=$58,82), U-Theil (0,02) e Erro Absoluto Médio Percentual (em inglês, MAPE=3,03%, R$58,82). Os resultados demonstram que a RNA é uma ferramenta acurada e confiável para a previsão do preço do bezerro no Paraná, já que pagar aproximadamente R$ 60,00 a mais ou a menos em um produto que vale em média R$ 1.200,00 não é significativo. Palavras-chave: sistema de suporte à decisão, predição de preço, RNA, bovinocultura de corte.

Abstract: Calf breeding is the basis of beef cattle system although this activity is risky, and decision-making is hard. Therefore, it is important to producers' better ways of analyzing his own business, as well as administrate it properly, get profit and make local cattle breeding chain stronger. For that matter, the price prediction model based on the Artificial Neural Networks (ANN) may be proposed as a support tool for rural businessmen. The present study suggested a forecasting calf price of Paraná State using Multilayer Perceptron (MLP) network trained by Levenberg-Marquardt, a backpropagation algorithm from Matrix Laboratory (MATLAB) software. The dataset origin is Centre of Agribusiness' Information from Federal University of Paraná (CIA/UFPR, in Portuguese) and the time considered is from August 2011 until May 2019. The statistic procedure counted with Root Mean Square Error (RMSE=R$58,82); U-theil (0,02) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE=3%). The results shows that ANN is an accured and a reliable forecasting tool for calf breeding in Paraná, thus paying plus or less R$ 60,00 is not a significant difference compared to R$ 1.200,00 that is the product medium price, Keywords: decision-making, price prediction, ANN, beef cattle