Büyükbaş hayvanlarda kızgınlığın (östrus) hareketlilik ve çevre verilerinden yararlanarak yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of estrus in cattle with neural networks using mobility and environmental data
Yazar: ADİL KORAY YILDIZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET METİN ÖZGÜVEN
Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Gıda sanayinin en temel ham maddeleri olan et ve süt üretimi büyük ölçüde büyükbaş
hayvancılık ile sağlanmaktadır. Hayvancılıkta karlılığı arttırmak için otomasyonlar gibi
iyileştirmeler yapılmaktadır. Hassas sürü yönetim sistemleri bu otomasyonların önemli bir
parçasıdır. Bu sistemlerde aranan en önemli özelliklerden birisi etkin üreme yönetiminin
sağlanabilmesidir. Bunun için ineklerin kızgınlık (östrus) denilen dönemlerinin
belirlenmesi gerekmektedir. Kızgınlıktaki hayvanlar diğer hayvanlara göre daha
hareketlidir. Bu hareketlilik "pedometre" denen cihazlarla ölçülebilmektedir. Algılanan
hareket değişimleri ile Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri kullanılarak kızgınlık tahmin
edileceği düşünülmektedir. Bu çalışmada, hareket ve çevresel veriler kullanılarak büyükbaş
hayvanlarda kızgınlığı tahmin edecek bir YSA modelinin oluşturulması ve etkililiğinin
incelenmesi amaçlanmıştır. Özel bir tarım işletmesinde dört ay süresince toplamda 186
kızgınlık gösteren 78 sığırın hareket verileri iklimsel verilerle beraber kaydedilmiştir.
İneklerin yaşları, laktasyon sayıları, kızgınlıktan sonra geçen gün sayısı verileri de
değerlendirmeye alınmıştır. Mekanistik model ve YSA modelleri karşılaştırılmıştır. Bunun
için doğruluk, kesinlik, bu ikisinin ortak etkisini belirten F skoru ve ROC analizinden
faydalanılmıştır. YSA modeli olarak bir ve iki katmanlı ileri beslemeli sınıflandırma ağları
denenmiştir. YSA modeline en uygun girişler hareket verisi, bir önceki zaman dilimine ait
hareket verisi, bir önceki kızgınlıktan sonra geçen gün sayısı, sıcaklık ve nem olarak
bulunmuştur. Tek katmanlı YSA için en iyi sonuç 0.9654 AUC ile 91 nöronlu ağdan elde
edilirken birinci katmanında 37 ikinci katmanında 40 nöronu bulunan çift katmanlı ağ
0.9733 ROC puanıyla en başarılı model olmuştur. Mekanistik model 0.5006 ROC puanı ile
en düşük başarıyı göstermiştir. Çalışmada iklim verilerinin hareket verileriyle beraber
değerlendirilmesi ile doğru kızgınlık tahmininin arttığı görülmüştür.

Abstract:
The most basic raw materials for the food indu stry, meat and milk production, are provided
largely through cattle. Improvements such as automation have been increasing profitability
in livestock production. Precision herd management systems are an important part of this
automation process. A key feature of such systems is effective reproduction management.
To achieve this, one needs to determine cows' heat period (Estrus). Animals in Estrous are
more active than others. This mobility can be measured by a testing device called
"pedometer". Estrus is expected to be estimated by using detected movement changes with
Artificial Neural Networks (ANN) models. The aim of this study is to create and assess the
effectiveness of a neural network model to estimate estrus in cattle by using movement and
environmental data. Movement data of 78 cattle which showed a total of 186 estruses has
been captured along with climatic data during a four-month period at a private agricultural
organization. Data such as cow age, lactation number and number of days elapsed from
estrus were also taken into account and evaluated. Mechanistic models and ANN models
were compared. Accuracy, precision, F scores indicating their impact, and ROC analysis
were used for this comparison. For feed-forward neural network model, one and two layers
classification networks were tested. Optimal inputs to the neural network model were found
to be motion data, motion data of previous time period, number of days after the previous
estrus, temperature and humidity. The best result for single-layer ANN, 0.9654 AUC, has
been obtained with 91 neurons. Dual-layer network with 40 neurons in the second layer
and 37 for the first layer has been the most successful model with 0.9733 ROC points.
Mechanistic models have shown the lowest success with an ROC score of 0.5006. The
study has shown that the accuracy of estrus prediction is increased by evaluating movement
data movement along with climate data.