)))
Информация о работе
Подробнее о работе
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ.
- 7 страниц
- 2013 год
- 631 просмотр
- 3 покупки
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Поскольку современные условия рыночного хозяйствования предъявляют к методам прогнозирования очень высокие требования, то одним из перспективных направлений в селекционной работе по животноводству является разработка критериев раннего прогнозирования продуктивных качеств животных. Чем раньше удается установить показатели важнейших признаков животных, тем больше становятся возможности для отбора и повышения эффекта селекции.
Выявленная эффективная модель с полным набором промеров достаточна сложна для практического применения, поэтому возможно применение других моделей со всеми возможными комбинациями из пяти промеров. В основном к сравнительному анализу привлекали 30 различных вариантов для каждой из четырех рассматриваемых аналитических форм. [1: 42]
Полученные результаты показали, что из всех вариантов с неполным набором признаков модели на базе трех промеров (обхват груди за лопатками, полуобхват зада и косая длина туловища) по точности прогнозирования достаточно близки к полной модели. Наиболее простой структурой характеризуются линейная
Y=-386,4+0,825х1+4,79х2+1,449х3
и гиперболическая модели
Y=1/2,29*10-2-2,006*10-5х1-1,644*10-4х2-4,351*10-5х3,
где Y – масса туши, кг; х1, х2, х3 – промеры статей, числа при значениях которых являются весовыми коэффициентами.
Поскольку современные условия рыночного хозяйствования предъявляют к методам прогнозирования очень высокие требования, то одним из перспективных направлений в селекционной работе по животноводству является разработка критериев раннего прогнозирования продуктивных качеств животных. Чем раньше удается установить показатели важнейших признаков животных, тем больше становятся возможности для отбора и повышения эффекта селекции.
Современные исследования, проводимые на рассматриваемом этапе, предполагают использование математических моделей для определения констант роста животных в возрастном аспекте, а также для прогнозирования уровня продуктивности в последующие периоды онтогенеза, основываясь на данных о начальной живой массе. [2: 36]
Наиболее удобным для практического использования и, вместе с тем, универсальным математическим приемом заданного эмпирического ряда является метод наименьших квадратов. Он обеспечивает формирование функций, квадраты отклонения которых от эмпирических значений дают наименьшую сумму. Алгоритм применения данного метода зависит от сложности структуры принятой функции, то есть от числа искомых параметров и количества независимых аргументов.
1. Ефимов И.А. Применение математических методов в селекции животных. - М.: РГАЗУ, 2001г. – 53 с.
2. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в сельском хозяйстве. М., 2004 г. – 260 с.
3. Гатауллин A.M., Гаврилов В.Г., Сорокина Т.А. и др. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Под ред. A.M. Гатауллина. - М.: Агропромиздат, 1990. - 232 с.
4. Кундиус В.А. Математические методы в экономике и моделирование социально-экономических процессов в АПК / Учебное пособие 2-ое изд., перераб. и доп. -М.: Колос, 2001. - 214 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
