Aplicação de modelos de inteligência artificial na predição e análise espacial da macrofauna bêntica

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Autor(es): dc.contributorCamargo, Mauricio Garcia de-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Centro de Estudos do Mar. Programa de Pos-Graduação em Sistemas Costeiros e Oceanicos-
Autor(es): dc.creatorFaller, Daiane Gracieli-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-21T23:05:12Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-21T23:05:12Z-
Data de envio: dc.date.issued2013-01-17-
Data de envio: dc.date.issued2013-01-17-
Data de envio: dc.date.issued2013-01-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/29269-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/29269-
Descrição: dc.descriptionResumo: O objetivo geral deste estudo foi avaliar a aplicação de diferentes técnicas de inteligência artificial (IA) na predição e análise espacial da macrofauna bêntica em relação aos descritores ambientais. Em um primeiro momento, a distribuição da fauna em relação às variáveis ambientais foi analisada através de mapas autoorganizáveis (SOMs), que identificaram cinco grupos ambientais distintos, cada um contendo pontos com características semelhantes. A ocorrência dos táxons foi maior para grupos que registraram maiores valores das variáveis que indicam enriquecimento orgânico. Em seguida, foram desenvolvidos modelos de predição da presença/ausência de 20 táxons, simultânea e individualmente, utilizando perceptrons de múltiplas camadas (MLP) com seleção de variáveis ambientais através dos algoritmos genéticos (GA). Para todos os táxons simultaneamente, o melhor modelo foi obtido com apenas oito variáveis. Para os táxons individualmente, somente para T. lineata a seleção de variáveis prejudicou a eficiência do modelo, enquanto os demais responderam positivamente à seleção. Através da análise de sensibilidade foi possível identificar que a presença da maioria dos táxons esteve relacionada com variáveis que denotam enriquecimento orgânico no ambiente. Por último, foram desenvolvidos modelos de predição de máquinas de vetor de suporte (SVM) e árvores de classificação (CT). O desempenho das duas técnicas foi comparado e cada técnica foi avaliada antes e após seleção de variáveis com GAs. Os resultados para as duas técnicas foram melhores após a seleção das variáveis ambientais. Os modelos desenvolvidos com CTs, no geral, obtiveram valores superiores para todas as medidas de desempenho. Entre os 20 táxons modelados, 16 obtiveram sucesso para as CTs, enquanto que para as SVMs apenas 10 táxons foram modelados com sucesso.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Título: dc.titleAplicação de modelos de inteligência artificial na predição e análise espacial da macrofauna bêntica-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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