Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | pt |
| Published: |
Universidade Federal de Viçosa
2009
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876480848352509952 |
|---|---|
| author | Mayra Luiza Marques da Silva |
| author_facet | Mayra Luiza Marques da Silva |
| contents | Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto Mayra Luiza Marques da Silva Daniel Henrique Breda Binoti José Marinaldo Gleriani Helio Garcia Leite Agrociencias redes neurais Equações de volume regressão não linear Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas. 2009 artículo científico 0100-6762 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48815855015 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=488 Revista Árvore application/pdf Universidade Federal de Viçosa Revista Árvore (Brasil) Num.6 Vol.33 |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2009 |
| publisher | Universidade Federal de Viçosa |
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