ニューラルネットワークモデルによるイアコーンサイレージのTDN含量の推定
北海道内で生産した51点のイアコーンサイレージ(ECS)について,飼料成分組成および可消化養分総量(TDN)含量を測定し,ニューラルネットワークモデル(NNM)によるTDN含量推定の妥当性を検証した.TDN含量は全糞採取法で査定し,平均値79.5%で72.2~88.9%の範囲にあった.酸性デタージェントリグニン(ADL)含量とデンプン含量を説明変数,TDN含量を目的変数とした重回帰分析とNNMによる非線形回帰分析を実施した.TDN含量の実測値と重回帰モデルによる推定値との間の決定係数は0.09と低かった.一方,NNMによる推定値と実測値との間の決定係数は0.58であった.以上の結果から,ECS...
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Veröffentlicht in: | Nihon Chikusan Gakkaiho 2017/02/25, Vol.88(1), pp.25-30 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | jpn |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 北海道内で生産した51点のイアコーンサイレージ(ECS)について,飼料成分組成および可消化養分総量(TDN)含量を測定し,ニューラルネットワークモデル(NNM)によるTDN含量推定の妥当性を検証した.TDN含量は全糞採取法で査定し,平均値79.5%で72.2~88.9%の範囲にあった.酸性デタージェントリグニン(ADL)含量とデンプン含量を説明変数,TDN含量を目的変数とした重回帰分析とNNMによる非線形回帰分析を実施した.TDN含量の実測値と重回帰モデルによる推定値との間の決定係数は0.09と低かった.一方,NNMによる推定値と実測値との間の決定係数は0.58であった.以上の結果から,ECSのTDN含量とADLおよびデンプン含量との関係は非線形であること,NNMを用いることで重回帰モデルより的確にTDN含量を推定できることが示唆された. |
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ISSN: | 1346-907X 1880-8255 |
DOI: | 10.2508/chikusan.88.25 |