Estimativa da produtividade de soja com redes neurais artificiais
AUTOR(ES)
Alves, Guiliano Rangel, Teixeira, Itamar Rosa, Melo, Francisco Ramos, Souza, Raniele Tadeu Guimarães, Silva, Alessandro Guerra
FONTE
Acta Sci., Agron.
DATA DE PUBLICAÇÃO
29/03/2018
RESUMO
RESUMO. Para estimar a produtividade de muitas culturas, incluído a soja, são utilizados modelos estatísticos complexos, que torna restrito o acesso a essa prática. Uma alternativa a estes modelos é a utilização de sistemas computacionais empregando Redes Neurais Artificiais (RNA). Este trabalho teve por objetivo estimar a produtividade da soja baseada nos hábitos de crescimento, densidade de semeadura e características agronômicas usando RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP). Para isto foram utilizados dados agronômicos da cultura da soja obtidos em experimento conduzido na safra 2013/2014 em Anápolis, Estado de Goiás, Brasil, cujos dados foram normalizados em intervalo compatível para trabalho com RNA e em seguida feito o treinamento de várias RNAs para a escolha da RNA com melhor performance. Após o treinamento das redes, foi realizada a análise de performance para seleção da RNA com a performance mais adequada ao problema. A RNA selecionada apresentou um índice de acerto de 98% com os dados do treinamento e um acerto de 72% com dados de validação. A aplicação das RNAs do tipo MLP nos dados do experimento conduzido demonstram que é possível estimar a produtividade da soja baseando-se nas características agronômicas, hábito de crescimento e densidade populacional por meio da IA.
ASSUNTO(S)
glycine max (l.) merrill características agronômicas modelagem mlp perceptron
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