Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) | - |
Autor(es): dc.creator | Ribeiro, Vitor P. | - |
Autor(es): dc.creator | Cunha, Angela S.M. | - |
Autor(es): dc.creator | Duarte, Sergio N. | - |
Autor(es): dc.creator | Padovani, Carlos R. | - |
Autor(es): dc.creator | Marques, Patricia A.A. | - |
Autor(es): dc.creator | MacIel, Carlos D. | - |
Autor(es): dc.creator | Balestieri, Jose Antonio P. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:50:34Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:50:34Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892468 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/249308 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249308 | - |
Descrição: dc.description | According to the Food and Agriculture Organisation, there are growing concerns about the availability and use of water in agriculture. The hydrological model generates a water balance and the resulting value indicates the amount of available water in a given area. The calculation of the water balance is fundamental for the development of new strategies for the management of water resources. One of its main adversities is the estimation of evapotranspiration, which may be considered a fundamental component. This factor considers climatological variables collected from weather stations that are spread over large areas. However, there are frequent cases of long periods of missing data. We evaluated the performance of a Bayesian Network inference model for estimating evapotranspiration in a large agricultural region in Brazil. To this end, the method considered factors such as accuracy, missing data, and model portability. The results indicate that the model achieves up to 86% accuracy when comparing estimated values to expected values derived from the Penman-Monteith equation. The results show that wind speed and relative humidity are the most critical climatological variables for accurate estimation. | - |
Descrição: dc.description | School of Engineering São Paulo State University (UNESP), SP | - |
Descrição: dc.description | São Paulo University (USP/IBM/C4AI) Department of Biosystems Engineering, SP | - |
Descrição: dc.description | São Paulo University (USP) Department of Biosystems Engineering, SP | - |
Descrição: dc.description | Geoprocessing Laboratory Brazilian Agricultural Research Corporation (EMBRAPA), Corumbá, MS | - |
Descrição: dc.description | São Paulo University (USP) Department of Electrical Engineering, SP | - |
Descrição: dc.description | School of Engineering São Paulo State University (UNESP), SP | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bayesian Inference | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bayesian network | - |
Palavras-chave: dc.subject | Evapotranspiration | - |
Palavras-chave: dc.subject | Water Balance | - |
Título: dc.title | Bayesian Network for Hydrological Model: an inference approach | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: