Comparación entre modelos tradicionales y redes neuronales artificiales como estimadores del crecimiento del raspador del Tigris Capoeta umbla (Teleostei: Cyprinidae) en el río Munzur, Turquía - Ozcan, Ebru Ifakat; Serdar, Osman (Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias, 2025)
En este estudio, se realizó una comparación de los métodos de crecimiento tradicionales (relaciones longitud-peso y función de crecimiento de von Bertalanffy) con las redes neuronales artificiales en el crecimiento de 783 ejemplares de Capoeta umbla del río Munzur, Turquía de septiembre de 2019 a mayo de 2021. Se determinó la relación longitud–peso W = 0.0085L3.013 R2=0,943 para todos los individuos. Las edades de los ejemplares fueron de 0 a 11 años. La función de crecimiento de von Bertalanffy fue Lt = 46,15 [1-e-0,139 (t + 2,57)] y Wt = 856,32 [1-e-0,39 (t + 2,57)]3,013 para todos los individuos. El valor de Ф’ fue 2,471 para todos los individuos. El entrenamiento se detuvo y el mejor rendimiento de validación se fijó en 8,1473 × 10-5 en la época 42. Las comprobaciones de validación fueron alcanzado como 6, en la época 48 y el gradiente = 5,6566 × 10-5 en la época 48. El valor R de salida objetivo fue de 0.98584 para el entrenamiento, de 0,98969 para la validación, de 0,98757 para las pruebas y de 0,9868 para todos. Los valores MAPE calculados fueron de 0,140 y 0,578 para redes neuronales artificiales, 1,168 y 2,726 para relaciones longitud–peso, y 5,721 y 4,013 para función de crecimiento de von Bertalanffy, respectivamente. Los valores SSE calculados para longitud y peso fueron 0,0128 y 30,864 para redes neuronales artificiales, y 1,3985 y 350,786 para relaciones longitud–peso. Los resultados del estudio actual muestran que las redes neuronales artificiales pueden ser estimadores superiores a relaciones longitud–peso y función de crecimiento de von Bertalanffy. Por tanto, los modelos de redes neuronales artificiales son una herramienta eficaz para describir el peso y la longitud corporal de los peces.