PROGNOSE EM NÍVEL DE POVOAMENTO DE CLONES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

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dc.creatorMayra Luiza Marques da Silva Binoti
dc.creatorHelio Garcia Leite
dc.creatorDaniel Henrique Breda Binoti
dc.creatorJosé Marinaldo Gleriani
dc.date2015
dc.date.accessioned2026-07-07T02:40:22Z
dc.descriptionObjetivou-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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier0104-7760
dc.identifierhttps://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74433488013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/421081
dc.languagept
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=744
dc.rightsCERNE
dc.sourceCERNE (Brasil) Num.1 Vol.21
dc.subjectAgrociencias
dc.titlePROGNOSE EM NÍVEL DE POVOAMENTO DE CLONES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
dc.typeartículo científico

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