論文の概要: Mathematical Modeling and Machine Learning for Predicting Shade-Seeking Behavior in Cows Under Heat Stress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05494v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 14:32:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:58.621710
• Title: Mathematical Modeling and Machine Learning for Predicting Shade-Seeking Behavior in Cows Under Heat Stress
• Title（参考訳）: 熱応力下における牛のシェードシーク行動予測のための数学的モデリングと機械学習
• Authors: S. Sanjuan, D. A. Méndez, R. Arnau, J. M. Calabuig, X. Díaz de Otálora Aguirre, F. Estellés,
• Abstract要約: 熱ストレスに晒された牛の日陰探索行動を予測するため,機械学習と組み合わせた数学的モデルを構築した。 このアプローチは、時間平均熱指標や蓄積熱応力測定値などの高度な数学的特徴を統合している。 ランダムフォレストとニューラルネットワークという2つの予測モデルは、正確性、堅牢性、解釈可能性について比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper we develop a mathematical model combined with machine learning techniques to predict shade-seeking behavior in cows exposed to heat stress. The approach integrates advanced mathematical features, such as time-averaged thermal indices and accumulated heat stress metrics, obtained by mathematical analysis of data from a farm in Titaguas (Valencia, Spain), collected during the summer of 2023. Two predictive models, Random Forests and Neural Networks, are compared for accuracy, robustness, and interpretability. The Random Forest model is highlighted for its balance between precision and explainability, achieving an RMSE of $14.97$. The methodology also employs $5-$fold cross-validation to ensure robustness under real-world conditions. This work not only advances the mathematical modeling of animal behavior but also provides useful insights for mitigating heat stress in livestock through data-driven tools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,牛が熱ストレスにさらされた場合の日陰探索行動を予測するために,機械学習と組み合わせた数学的モデルを開発する。 このアプローチは、2023年の夏に収集されたチタグアス(スペイン・バレンシア)の農場のデータから得られた、時間平均熱指標や蓄積熱応力測定値などの高度な数学的特徴を統合する。 ランダムフォレストとニューラルネットワークという2つの予測モデルは、正確性、堅牢性、解釈可能性について比較される。 ランダムフォレストモデルは精度と説明可能性のバランスが良く、RMSEの14.97ドルを達成している。 この方法論は、現実世界の条件下で堅牢性を確保するために、5-$のクロスバリデーションも採用している。 この研究は、動物行動の数学的モデリングを前進させるだけでなく、データ駆動ツールを通じて家畜の熱ストレスを緩和するための有用な洞察を提供する。

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