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REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA MENSAL DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESTADO DE MINAS GERAIS Engenharia na Agricultura
MIchel Castro Moreira; Fernando Falco Pruski; UFV; Thiago Emanuel Cunha de Oliveira; Francisco de Assis de Carvalho Pinto; UFV; Demetrius David da Silva; UFV.
Dada à necessidade de se conhecer os valores da erosividade da chuva para qualquer localidade, tendo em vista o planejamento de uso de práticas para controle da erosão, e considerando a escassez dessas informações, no presente trabalho teve-se por objetivo desenvolver redes neurais artificiais (RNAs) para a estimativa mensal da erosividade da chuva no Estado de Minas Gerais. Utilizaram-se dados de erosividade da chuva, latitude, longitude e altitude de 268 estações pluviométricas situadas no Estado de Minas Gerais e em seu entorno. Foram treinadas 48 RNAs, considerando-se os índices de erosividade EI30 e KE>25 e duas metodologias de obtenção da energia cinética da precipitação. Na avaliação dos resultados obtidos com as RNAs desenvolvidas, utilizaram-se...
Tipo: Artigo Avaliado por Pares Palavras-chave: Engenharia Agrícola Hidrologia; Hidráulica.
Ano: 2009 URL: http://www.seer.ufv.br/seer/index.php/reveng/article/view/94
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