Previsão de diâmetros ao longo do fuste de eucalipto via redes neurais artificiais

Página do item simplificado
dc.creatorMendonça, Nathalia de Paiva
dc.creatorCarvalho, Mônica Canaan
dc.creatorGomide, Lucas Rezende
dc.creatorFerraz Filho, Antônio Carlos
dc.creatorFerreira, Matheus Andrade
dc.date.accessioned2017-03-08T19:40:42Z
dc.date.available2017-03-08T19:40:42Z
dc.date.issued2015
dc.description.resumoObjetivou-se avaliar e aplicar as redes neurais artificias (RNA) para estimar o diâmetro (di) ao longo do fuste (hi) em um plantio de Eucalyptus sp., e com isso comparar com o método de regressão linear por um polinômio do quinto grau (PQG). Foram cubadas 74 árvores pelo método absoluto e destrutivo, coletando diâmetros (di) a várias alturas (hi). Para realizar a modelagem de predição dos diâmetros, a base de dados foi dividida em um conjunto de treinamento e outro de teste. O PQG foi ajustado por meio do software estatístico R considerando o método dos mínimos quadrados ordinários como procedimento de ajuste. As variáveis utilizadas para estimar os diâmetros (di) das árvores pelo método do PQG foram: Dap (diâmetro a 1,30m), di, hi e Ht (altura total). A RNA do tipo perceptron de múltiplas camadas foi implementada no software Scilab com o auxílio do ANN toolbox. As variáveis utilizadas para o treinamento da RNA foram obtidas por meio de combinações com diferentes operações matemáticas nos dados de Dap, hi e Ht. As estatísticas MAPE, MAD, MSD, RSME (%) foram aplicadas nos dados estimados com a finalidade de analisar os desvios frente aos dados observados e realizar a comparação entre os métodos utilizados. Considerando uma comparação aplicada dos métodos, foi calculado o volume e a quantificação do sortimento por árvore, usando como base as estimativas geradas. A RNA em geral apresentou boas estatísticas e um melhor gráfico residual. Conclui-se que ambas as metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, assim as RNA podem ser consideradas como uma boa alternativa de uso e aplicação.pt_BR
dc.identifier.citationMENDONÇA, N. de P. et al. Previsão de diâmetros ao longo do fuste de eucalipto via redes neurais artificiais. Enciclopédia Biosfera, Goiânia, v. 11, n. 22, p. 2419-2429, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/12438
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherCentro Científico Conhecerpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.sourceEnciclopédia Biosferapt_BR
dc.subjectAfilamentopt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectManejo florestalpt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaspt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.titlePrevisão de diâmetros ao longo do fuste de eucalipto via redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeArtigopt_BR

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
ARTIGO_Previsão de diâmetros ao longo do fuste de eucalipto via redes neurais artificiais.pdf
Tamanho:
281.55 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
925 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar

Coleções

DCF - Artigos publicados em periódicos