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

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorMendonça, Nathalia de Paiva-
Autor(es): dc.creatorCarvalho, Mônica Canaan-
Autor(es): dc.creatorGomide, Lucas Rezende-
Autor(es): dc.creatorFerraz Filho, Antônio Carlos-
Autor(es): dc.creatorFerreira, Matheus Andrade-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:48:06Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:48:06Z-
Data de envio: dc.date.issued2017-03-08-
Data de envio: dc.date.issued2017-03-08-
Data de envio: dc.date.issued2015-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/12438-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1168545-
Descrição: dc.descriptionObjetivou-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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherCentro Científico Conhecer-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
???dc.source???: dc.sourceEnciclopédia Biosfera-
Palavras-chave: dc.subjectAfilamento-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência Artificial-
Palavras-chave: dc.subjectManejo florestal-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais artificias-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão linear-
Título: dc.titlePrevisão de diâmetros ao longo do fuste de eucalipto via redes neurais artificiais-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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