論文の概要: Soft Computing Approaches for Predicting Shade-Seeking Behaviour in Dairy Cattle under Heat Stress: A Comparative Study of Random Forests and Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05494v2
• Date: Tue, 22 Jul 2025 14:50:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 15:16:10.358944
• Title: Soft Computing Approaches for Predicting Shade-Seeking Behaviour in Dairy Cattle under Heat Stress: A Comparative Study of Random Forests and Neural Networks
• Title（参考訳）: 熱ストレス下における乳牛の陰影探索行動予測のためのソフトコンピューティングアプローチ : ランダムフォレストとニューラルネットワークの比較研究
• Authors: S. Sanjuan, D. A. Méndez, R. Arnau, J. M. Calabuig, X. Díaz de Otálora Aguirre, F. Estellés,
• Abstract要約: 熱ストレスは地中海の気候において乳牛が直面する主な福祉と生産性の問題の1つである。 我々は2つのソフトコンピューティングアルゴリズム、ランダムフォレスト(Random Forests)とニューラル・ニューラルネットワーク(Neural Networks)を評価し、高解像度の行動データと微小気候データに基づいてトレーニングした。 最高のニューラルネットワーク(3つの隠れ層、16のニューロン、学習速度 = 10e-3)は平均で14.78に達し、ランダムフォレスト(10の木、深さ = 5)は14.97に達し、最も高い解釈性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heat stress is one of the main welfare and productivity problems faced by dairy cattle in Mediterranean climates. In this study, we approach the prediction of the daily shade-seeking count as a non-linear multivariate regression problem and evaluate two soft computing algorithms -- Random Forests and Neural Networks -- trained on high-resolution behavioral and micro-climatic data collected in a commercial farm in Titaguas (Valencia, Spain) during the 2023 summer season. The raw dataset (6907 daytime observations, 5-10 min resolution) includes the number of cows in the shade, ambient temperature and relative humidity. From these we derive three features: current Temperature--Humidity Index (THI), accumulated daytime THI, and mean night-time THI. To evaluate the models' performance a 5-fold cross-validation is also used. Results show that both soft computing models outperform a single Decision Tree baseline. The best Neural Network (3 hidden layers, 16 neurons each, learning rate = 10e-3) reaches an average RMSE of 14.78, while a Random Forest (10 trees, depth = 5) achieves 14.97 and offers best interpretability. Daily error distributions reveal a median RMSE of 13.84 and confirm that predictions deviate less than one hour from observed shade-seeking peaks. These results demonstrate the suitability of soft computing, data-driven approaches embedded in an applied-mathematical feature framework for modeling noisy biological phenomena, demonstrating their value as low-cost, real-time decision-support tools for precision livestock farming under heat-stress conditions.
• Abstract（参考訳）: 熱ストレスは地中海の気候において乳牛が直面する主な福祉と生産性の問題の1つである。 本研究では,2023年の夏にティタグア(スペイン・バレンシア)の商業農場で収集された高解像度の行動・微気候データに基づいて,日陰探索数を非線形多変量回帰問題として予測し,ソフトコンピューティングアルゴリズムであるランダムフォレストとニューラル・ネットワークの評価を行った。 生のデータセット(6907日中観測、5-10分分解能)は、日陰、環境温度、相対湿度の牛の数を含む。 これらから,現在の温度-湿度指数 (THI) ,蓄積した昼時間THI,夜間平均THIの3つの特徴を導出した。 モデルの性能を評価するために、5倍のクロスバリデーションも用いられる。 その結果、どちらのソフトコンピューティングモデルも1つの決定木ベースラインを上回っていることがわかった。 最高のニューラルネットワーク(3つの隠れ層、16のニューロン、学習速度 = 10e-3)は平均で14.78に達し、ランダムフォレスト(10の木、深さ = 5)は14.97に達し、最も高い解釈性を提供する。 毎日の誤差分布は13.84のRMSEの中央値を示し、観測された日陰のピークから1時間以内に予測がずれていることを確認する。 これらの結果は,生物現象をモデル化するための応用数学的特徴フレームワークに埋め込まれたデータ駆動型アプローチであるソフトコンピューティングの適合性を実証し,その価値を温暖化条件下での畜産の精密化のための低コストでリアルタイムな意思決定支援ツールとして示すものである。

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