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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | pt |
| Pubblicazione: |
Universidade Federal de Lavras
2015
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74433488013 |
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Sommario:
- PROGNOSE EM NÍVEL DE POVOAMENTO DE CLONES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Mayra Luiza Marques da Silva Binoti Helio Garcia Leite Daniel Henrique Breda Binoti José Marinaldo Gleriani Agrociencias Modelagem do crescimento e produção florestal Aproximação de funções Povoamentos não desbastados Objetivou-se, neste estudo, treinar, aplicar e avaliar a eficiência de redes neurais artificiais (RNA) para realizar a prognose da produção de povoamentos equiâneos de clones de eucalipto. Os dados utilizados foram provenientes de povoamentos localizados no sul da Bahia, totalizando cerca de 2.000 hectares de floresta. Foram utilizadas variáveis numéricas, como: idade, área basal, volume e variáveis categóricas, como classe de solo, textura, tipos de espaçamento, relevo, projeto e clone. Os dados foram divididos aleatoriamente em dois grupos: treinamento (80%) e generalização (20%). Foram treinadas redes de três tipos: perceptron, perceptron de múltiplas camadas e redes de função de base radial. As RNA que apresentaram os melhores desempenhos no treinamento e generalização foram selecionadas para realizar a prognose com dados, a partir do primeiro inventário florestal. Conclui-se que as RNA apresentaram resultados satisfatórios, comprovando o potencial e aplicabilidade da técnica na solução dos problemas de mensuração e manejo florestal. 2015 artículo científico 0104-7760 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74433488013 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=744 CERNE application/pdf Universidade Federal de Lavras CERNE (Brasil) Num.1 Vol.21