El objetivo de este estudio es identificar un enfoque alternativo para simular la fermentación in vitro y cuantificar la producción de metano ruminal y ácido acético ruminal durante el proceso de fermentación ruminal con diferentes raciones mezcladas totales. En este experimento, se seleccionaron las composiciones de nutrientes dietéticos (fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido (FDA), proteína cruda (PC) y materia seca (MS)) como parámetros de entrada para establecer tres modelos de predicción para los parámetros de fermentación ruminal (metano y ácido acético): un modelo de red neuronal artificial, un modelo de algoritmo genético-bp y un modelo de máquina de soporte vectorial. Los hallazgos de la investigación muestran que los tres modelos tuvieron resultados de simulación similares que se alinearon con las tendencias de los datos medidos (R >= 0.83). Además, los errores cuadráticos medios (ECM) fueron