PREVISÃO DE CUSTOS DE PRODUÇÃO DE FRANGOS: UMA APLICAÇÃO DO MODELO CNN-LSTM

Resumo

A avicultura, umas das principais componentes do agronegócio paranense, contribui siguinificativamente para a economia estadual. O conhecimento, pelo produtor paranaense, dos custos de produção, de frangos de corte, é fundamental para economizar recursos, aumentar a eficiência e garantir a sustentabilidade de seu negócio. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo principal propor, para previsão dos custos de produção de frangos de corte no estado do Paraná, um modelo híbrido CNN-LSTM (Convolutional Neural Network - Long Short-Term Memory) multivariado. A base de dados, disponibilizada pela EMBRAPA (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), apresenta uma série de custos mensal compreendida entre Janeiro/2010 e Abril/2024. Uma comparação detalhada de desempenho do modelo CNN-LSTM com outros modelos de aprendizado de máquina foi realizada. Resultados obtidos, dos modelos, foram comparados por meio das métricas RSME (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) e MAE (Mean Absolute Error). Verificou-se, para um horizonte de 12 meses, que o modelo de previsão CNN-LSTM forneceu estimativas confiáveis para os custos de produção de frangos.