Спосіб прогнозування живої маси птиці

Реферат: Спосіб прогнозування живої маси птиці включає подвійну обробку даних добових приростів живої маси методом ковзної середньої з подальшим застосуванням методів обробки часових рядів для одержання рівнянь регресії з вірогідністю Р>0,95. Отримані рівняння регресії для добових приростів живої маси птиці інтегрують і таким чином прогнозують живу масу на подальший термін відгодівлі. UA 76430 U (54) СПОСІБ ПРОГНОЗУВАННЯ ЖИВОЇ МАСИ ПТИЦІ UA 76430 U UA 76430 U 5 10 15 20 25 30 Корисна модель належить до галузі тваринництва, а саме до птахівництва, та може бути використана для визначення необхідного періоду годівлі та оптимального застосування біодобавок для досягнення найвищих показників живої маси птиці. Спосіб визначення інтенсивності росту птиці відомий [Деклараційний патент України на корисну модель № 50451, д.п. 11.12.2009, опуб. 10.06.2010. Бюл. № 11], зокрема він широко застосовується у птахівництві для вивчення впливу на організм птиці біотичних та абіотичних факторів. Але цей спосіб не дає можливості встановити чітку закономірність ритмічності росту, бо застосовані показники мають велику варіабельність. Найбільш близьким технічним рішенням до корисної моделі, що пропонується, є спосіб визначення інтенсивності росту птиці, який включає в себе подвійну обробку методом ковзної середньої даних добових приростів маси птиці з подальшим застосуванням методів обробки часових рядів (Деклараційний патент України на корисну модель № 53846, д.п. 09.03.2010, опуб. 25.10.2010. Бюл. № 20). Але цей спосіб не дозволяє прогнозувати Інтегральний показник живу масу птиці в різні терміни її відгодівлі та при використанні різних біодобавок до раціону. Тому задачею запропонованої корисної моделі є удосконалення способу визначення інтенсивності росту птиці для встановлення необхідного періоду відгодівлі та оптимального застосування біодобавок для досягнення найвищих показників живої маси. Спосіб прогнозування - живої маси птиці полягає в тому, що експериментальні дані відносно добових приростів живої маси птиці спочатку двічі обробляють методом ковзної середньої з метою усунення випадкової складової [1]. Потім для їх подальшої обробки застосовують спосіб аналізу часових рядів, який базується на модифікованому методі найменших квадратів [2]. Далі отримані рівняння регресії для часового ряду добових приростів живої маси птиці інтегрують і таким чином прогнозують живу масу на подальший термін відгодівлі. Поставлена задача вирішується тим, що визначення прогнозів щодо живої маси птиці включає подвійну обробку даних добових приростів живої маси методом ковзної середньої з подальшим застосуванням методів обробки часових рядів для одержання рівнянь регресії з вірогідністю Р>0,95, згідно з запропонованою корисною моделлю, отримані рівняння регресії для добових приростів живої маси птиці інтегрують і таким чином прогнозують живу масу на подальший термін відгодівлі. Для здійснення запропонованого способу виміри добових приростів живої маси птиці двічі обробляють методом ковзної середньої і одержують часовий ряд уі(ti), де уi - оброблені прирости живої маси (рівні ряду) на час ti (у добах). Потім для їх подальшої обробки застосовують спосіб аналізу часових рядів, який базується на модифікованому методі найменших квадратів [2], та одержують наступне рівняння регресії: 35  2t   2t   2t  yt   a0  bt  a1 sin  T  c1   a 2 sin T  c 2   a3 sin T  c 3         1   2   3  , (1)  2t   2t   2t   a 4 sin  T  c 4   a5 sin T  c 5   a 6 sin T  c 6        4   5   6  40 Значення коефіцієнтів a0, b, a1, a2, a3, a4, a5, a6, періодів Т1, Т2, Т3, Т4, Т5, Т6 та початкових фаз c1, c2, c3, c4, c5, c6 визначають за фактичними даними добових приростів уі(ti). Як було відзначено в роботі [2], для того, щоб рівень вірогідності рівняння регресії (1) для добових приростів живої маси перевищував значення Р=0,95, треба враховувати не менш шести періодичних компонент. Для одержання прогнозів щодо живої маси птиці M(t) на момент часу t рівняння (1) треба проінтегрувати за часом: Mt   a0 t  a T  3 3 2  2t  a 2T2 bt 2 a1T1   cosc1   cos  T  c 1    2  2 2   1      2t  a 4 T4 cosc 3   cos  T  c 3    2    3      2t  cosc 2   cos  T  c 2      2      2t  cosc 4   cos  T  c 4      4     2t  a T   2t  a T   5 5 cosc 5   cos  c 5   6 6 cosc 6   cos  c 6  T  T  2  2   5   6      45 1 , (2) UA 76430 U 5 10 15 Таким чином, рівняння (2) дозволяє прогнозувати живу масу птиці на більший термін, ніж час спостережень. Приклад конкретного виконання Спосіб прогнозування живої маси птиці здійснюється наступним чином. Протягом двох місяців від народження спостерігали інтенсивність росту гусенят італійської білої породи, які методом аналогів було поділено на чотири групи: контрольну і три дослідних. Гусенятам контрольної групи згодовували лише комбікорм - основний раціон. Гусенята трьох дослідних груп додатково до основного раціону отримували ростостимулюючу кормову добавку - гумілід у дозі: 1 група - 30 мг на 1 кг живої маси; 2 група - 40 мг на 1 кг живої маси; 3 група - 50 мг на 1 кг живої маси. Дані добових приростів живої маси двічі оброблялися методом ковзної середньої [1] з метою усунення випадкової складової. Потім для їх подальшої обробки застосовувався спосіб аналізу часових рядів, який базується на модифікованому методі найменших квадратів [2]. В результаті було отримано рівняння регресії виду (1). Значення коефіцієнтів і параметрів цього рівняння, а також відповідних коефіцієнтів детермінації R, які свідчать про якість (вірогідність) рівняння регресії, наведено в наступній таблиці: Таблиця 1 Значення коефіцієнтів та параметрів рівняння регресії (1) для гусенят італійської білої породи Група гусенят 1 Тренд, a0+bt, грами (час t - доби) 2 Контроль Дослід 1 44,13+0,2508t Дослід 3 25 43,92+0,2556t Дослід 2 20 48,20-0,0647t 47,16-0,0306t Період, доби 3 Т1 Т2 Т3 Т4 Т5 Т6 Т1 Т2 Т3 Т4 Т5 Т6 Т1 Т2 Т3 Т4 Т5 Т6 Т1 Т2 Т3 Т4 Т5 Т6 67,0 29,8 19,3 12,3 9,8 7,3 67,0 28,0 19,0 12,2 10,5 7,4 65,0 35,0 23,8 16,0 11,8 8,6 67,0 30,0 19,8 16,6 9,9 7,5 Амплітуда, грами 4 а1 22,49 а2 -11,46 а3 -3,56 а4 4,01 а5 -5,76 а6 -3,34 а1 18,63 а2 -9,71 а3 -6,04 а4 -4,34 а5 -3,56 а6 -2,72 а1 18,72 а2 6,42 а3 -10,06 а4 4,72 а5 -2,75 а6 -2,99 а1 19,18 а2 -13,62 а3 -4,82 а4 7,05 а5 -5,09 а6 -3,77 Фаза, радіани 5 с1 с2 с3 с4 с5 с6 с1 с2 с3 с4 с5 с6 с1 с2 с3 с4 с5 с6 с1 с2 с3 с4 с5 с6 -1,30 1,30 -1,00 -1,30 -0,30 0,50 -1,30 1,30 -1,00 1,30 0,30 0,50 -1,30 -1,30 0,50 0,00 1,00 0,50 -1,30 1,30 0,00 -0,20 -0,30 1,30 Коеф. 2 детерм. R 6 0,967 0,956 0,956 0,955. З цієї таблиці можна бачити, що якість (вірогідність) рівняння регресії перевищує значення Р=0,95. На фігурах 1-4 наведено двічі оброблені дані для кожної групи гусенят, жирними кривими показано передбачення рівняння регресії (1). Для одержання прогнозів щодо живої маси гусей M(t) на подальший термін відгодівлі t, рівняння (1) було проінтегроване за часом. Результати для трьох місяців відгодівлі наведено на фігурах 5-8. З цих графіків видно, що найвищі показники живої маси мають гуси дослідної групи № 2, які перевищають показники контрольні групи майже на один кілограм. Таким чином, запропонований спосіб прогнозування живої маси птиці дозволяє: 2 UA 76430 U 5 1. Прогнозувати масу птиці на більший термін, ніж час спостережень. 2. Виявляти дію різних біодобавок на остаточну живу масу птиці. Джерела інформації: 1. Урбах В.Ю. Биометрические методы. - Москва: Наука, 1964. - С. 323-344. 2. Аналіз часових рядів добових приростів живої маси гусенят великої сірої породи / Л.Л. Кущ, І.А. Фесенко, О.М. Гетманець // Вісник Полтавської державної аграрної академії. - Полтава, 2010. - № 1. - С. 72-75. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 10 15 Спосіб прогнозування живої маси птиці, що включає подвійну обробку даних добових приростів живої маси методом ковзної середньої з подальшим застосуванням методів обробки часових рядів для одержання рівнянь регресії з вірогідністю Р>0,95, який відрізняється тим, що отримані рівняння регресії для добових приростів живої маси птиці інтегрують і таким чином прогнозують живу масу на подальший термін відгодівлі. 3 UA 76430 U 4 UA 76430 U 5 UA 76430 U Комп’ютерна верстка Л. Ціхановська Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 6