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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Wojciechowski, Jaime | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Curso de Especialização MBA em Manejo Florestal de Precisão | - |
Autor(es): dc.creator | Friederichs, Gustavo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-21T23:42:44Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-21T23:42:44Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-03-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-03-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/53803 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/53803 | - |
Descrição: dc.description | Orientador : Prof. Dr. Jaime Wojciechowski | - |
Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Curso de Especialização MBA em Manejo Florestal de Precisão | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
Descrição: dc.description | Resumo : O uso de técnicas de inteligência artificial tem ganhado maior atenção de estudiosos da ciência florestal nos últimos anos. As áreas de manejo florestal, biometria, operações florestais e sistemas de informações geográficas possuem estudos exploratórios e aplicados com essas técnicas, em especial com as redes neurais artificiais. O objetivo do presente estudo foi estimar a produtividade da máquina Harvester em sistema de colheita cut-to-length,através da aplicação de algoritmos de inteligência artificial,e comparaçãocom o método de regressão. Os dados operacionais foram coletados na colheita de povoamentos florestais na região Centro-oeste de São Paulo. Os algoritmos de inteligência artificial avaliados foram Random Forests, Data Mining (k-vizinhos mais próximos-KNN)e Redes Neurais Artificiais, os quais foram avaliadas quanto à qualidade estatística dos resultados de produtividade estimada. As técnicas de inteligência artificial apresentaram melhor qualidade estatística em comparação ao método convencional, em destaque para Redes Neurais Artificais e Random forests com os menores erros de predição e distribuição de resíduos. | - |
Formato: dc.format | 38 f : il. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmos - Inteligencia artificial - Particulas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Colheita | - |
Título: dc.title | Uso da inteligência artificial para estimativa da produtividade de Harvester em operações de colheita florestal em sistema de toras curtas | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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