Data/hora: 12/06/2024 00:33:12

Provedor de dados: | 65
País: | Brazil
Título: | Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo
Autores: | Soares,Fátima Cibele; Robaina,Adroaldo Dias; Peiter,Marcia Xavier; Russi,Jumar Luis; Vivan,Gisele Aparecida.
Data: | 2014-02-01
Ano: | 2014
Palavras-chave: | Pedofunções; Inteligência artificial; Umidade do solo; Potencial matricial.
Resumo: | O trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de metodologia para estimativa da curva de retenção de água, para solos do Estado do Rio Grande do Sul, a partir do uso de redes neurais artificiais. Para o desenvolvimento do trabalho, foi montado um banco de dados com informações disponíveis na literatura, de textura e estrutura dos solos do Estado do Rio Grande do Sul. Para o desenvolvimento das redes, utilizou-se o software Matlab, no qual foram treinadas diferentes arquiteturas, variando os números de neurônios na camada de entrada e camada intermediária. A eficiência das redes foi analisada graficamente pela relação 1:1, entre os dados estimados versus os observados, por meio de indicadores estatísticos. Observou-se, a partir dos resultados, que a arquitetura com melhor capacidade preditiva foi: 4-24-7, com classificação do índice de desempenho "ótimo". Assim, pode-se inferir que o uso de redes neurais, para estimativa da curva de retenção de água no solo, é uma ferramenta com alta capacidade preditiva e que trará grande contribuição ao setor agrícola.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Português
Identificador: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014000200016
Editor: | Universidade Federal de Santa Maria
Relação: | 10.1590/S0103-84782014000200016
Formato: | text/html
Fonte: | Ciência Rural  v.44 n.2 2014
Fonte: | info:eu-repo/semantics/openAccess