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

Resumen

La avicultura, uno de los principales componentes del agronegocio en Paraná, contribuye significativamente a la economía estatal. El conocimiento, por parte del productor paraná, de los costos de producción de pollos de engorde es fundamental para ahorrar recursos, aumentar la eficiencia y garantizar la sostenibilidad de su negocio. En este contexto, el principal objetivo de este trabajo fue proponer, para predecir los costos de producción de pollos de engorde en el estado de Paraná, un modelo híbrido multivariado CNN-LSTM (Convolutional Neural Network - Long Short-Term Memory). La base de datos, puesta a disposición por EMBRAPA (Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria), presenta una serie de costos mensuales entre enero/2010 y abril/2024. Se realizó una comparación detallada del rendimiento del modelo CNN-LSTM con otros modelos de aprendizaje de máquina. Los resultados obtenidos de los modelos se compararon utilizando las métricas RSME (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) y MAE (Mean Absolute Error). Se verificó, para un horizonte de 12 meses, que el modelo de pronóstico CNN-LSTM proporcionó estimaciones confiables de los costos de producción de pollo.