Artigo recebido em 23/05/2021. Última versão recebida em 01/06/2021. Aprovado em 02/06/2021. Avaliado pelo sistema Triple Review: a) Desk Review pelo Editor-Chefe; e b) Double Blind Review (avaliação cega por dois avaliadores da área). Revisão: Gramatical, Normativa e de Formatação Rev. FSA, Teresina, v. 18, n. 6, art. 9, p. 169-185, jun. 2021 www4.fsanet.com.br/revista
RESUMOA avicultura é um dos principais componentes do agronegócio paranaense. A produção de frangos de corte contribui significativamente para a economia estadual. O produtor paranaense, na gestão da produção de frangos de corte, leva em conta os dados de desempenho, a forma de renumeração dos lotes e os custos de produção. Os custos de produção refletem diretamente na rentabilidade do seu negócio. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia de modelos de redes neurais artificiais, para previsão dos custos de produção de frangos de corte no estado do Paraná. A base de dados disponibilizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), apresenta uma série de custos mensal compreendida entre Janeiro/2010 e Novembro/2020. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais MLP (Multilayer Perception) e LSTM (Long Short-Term Memory) foram implementados, na linguagem Python, utilizando o framework Keras. Os resultados obtidos para um horizonte de onze meses, mostram que o modelo LSTM apresentou, na previsão dos custos de produção, um melhor desempenho.