BAYESIAN REGULARIZED NEURAL NETWORKS APPROACH AND UNCERTAINTY ANALYSIS FOR REFERENCE EVAPOTRANSPIRATION MODELING ON SEMIARID AGROECOSYSTEMS

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Sergipe (UFS)-
Autor(es): dc.creatorSilva, C. de O. F.-
Autor(es): dc.creatorTeixeira, A. H. de C.-
Autor(es): dc.creatorManzione, R. L.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:51:26Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:51:26Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2020-03-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.18011/bioeng2020v14n1p73-84-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/297109-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/297109-
Descrição: dc.descriptionThe Penman–Monteith equation (PM) is widely recommended by The Food and Agriculture Organization (FAO) as the method to calculate reference evapotranspiration (ET0). However, the detailed climatological data required by the PM are not often available. The present study aimed to develop bayesian regularized neural networks (BRNN)-based ET0 models and compare its results with the PM approach. Forteen weather stations were selected for this study,located in Juazeiro (BA) and Petrolina (PE) counties, Brazil. BRNN were trained with different parameters choices and obtained R² between 0.96 and 0.99 during training and between 0.95 and 0.98 with validation dataset. Root mean squared error (RMSE) less than 0.10 mm.day-1 for BRNN when compared to PM denoted the good performance of the network using only air temperature, solar radiation and wind speed at average daily scale as input variable. Epistemic and random uncertainties were evaluated and precipitation was identified as the variable with the greatest uncertainty, being therefore discarded for modeling.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências Agronômicas – FCA Unesp Câmpus de Tupã, SP-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal de Sergipe – UFS Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, SE-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências e Engenharia – FCE Unesp Câmpus de Tupã, SP-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências Agronômicas – FCA Unesp Câmpus de Tupã, SP-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciências e Engenharia – FCE Unesp Câmpus de Tupã, SP-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 404229/2013-1-
Formato: dc.format73-84-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationBrazilian Journal of Biosystems Engineering-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectartificial intelligence in agriculture-
Palavras-chave: dc.subjectBayes-
Palavras-chave: dc.subjectmodelling-
Palavras-chave: dc.subjectR-
Título: dc.titleBAYESIAN REGULARIZED NEURAL NETWORKS APPROACH AND UNCERTAINTY ANALYSIS FOR REFERENCE EVAPOTRANSPIRATION MODELING ON SEMIARID AGROECOSYSTEMS-
Título: dc.titleUTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS COM REGULARIZAÇÃO BAYESIANA NA MODELAGEM DE EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA EM AGROECOSSISTEMAS SEMIÁRIDOS-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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