Data/hora: 08/06/2024 11:27:11

Provedor de dados: 	107	
País: 	Brazil	
Título: 	REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA MENSAL DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESTADO DE MINAS GERAIS	
Autores: 	MIchel Castro Moreira; Fernando Falco Pruski; UFV; Thiago Emanuel Cunha de Oliveira; Francisco de Assis de Carvalho Pinto; UFV; Demetrius David da Silva; UFV.	
Data: 	2009-04-02	
Ano: 	2009	
Palavras-chave: 	Engenharia Agrícola Hidrologia; Hidráulica.	
Resumo: 	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&gt;25 e duas metodologias de obtenção da energia cinética da precipitação. Na avaliação dos resultados obtidos com as RNAs desenvolvidas, utilizaram-se o coeficiente de determinação e o índice de confiança. A análise dos resultados possibilitou que se verificasse que as RNAs desenvolvidas são eficientes para estimativa mensal da erosividade da chuva, constituindo alternativa viável para a obtenção desses valores, para qualquer localidade do Estado de Minas Gerais.	
Tipo: 	Artigo Avaliado por Pares	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.seer.ufv.br/seer/index.php/reveng/article/view/94	
Editor: 	Universidade Federal de Viçosa - UFV	
Formato: 	application/pdf	
Fonte: 	ENGENHARIA NA AGRICULTURA / Engineering in Agriculture; Vol. 17, No 1 (2009)	
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