Data/hora: 11/06/2024 18:22:20

Provedor de dados: 	91	
País: 	Brazil	
Título: 	Estimação da evapotranspiração de referência no estado do Rio de Janeiro usando redes neurais artificiais	
Autores: 	Zanetti,Sidney S.; Sousa,Elias F.; Carvalho,Daniel F. de; Bernardo,Salassier.	
Data: 	2008-04-01	
Ano: 	2008	
Palavras-chave: 	Elementos climáticos; Inteligência artificial; Modelos empíricos.	
Resumo: 	Propor uma rede neural artificial (RNA) para estimar a evapotranspiração de referência (ETo) em função das coordenadas de posição geográfica e da temperatura do ar no Estado do Rio de Janeiro, motivou a realização do presente estudo. Os dados utilizados no treinamento da rede foram obtidos de 17 séries históricas de elementos climáticos localizadas nesse Estado. A ETo diária calculada pelo método de Penman-Monteith (FAO-56) foi utilizada como referência para treinar as redes. As RNAs, do tipo perceptron de múltiplas camadas, foram treinadas para estimar a ETo em função da latitude, longitude, altitude, temperatura média do ar, amplitude térmica diária e dia do ano. Após o treinamento com várias configurações de rede, selecionou-se a que apresentou o melhor desempenho, a qual é composta de apenas uma camada intermediária (com vinte neurônios e função de ativação do tipo sigmóide logística) e uma camada de saída (com um neurônio e função de ativação linear). Pelos resultados obtidos conclui-se que, levando-se em consideração apenas as coordenadas de posição geográfica e a temperatura do ar, pode-se estimar a ETo (valores diários) em 17 localidades do Estado do Rio de Janeiro usando uma RNA.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662008000200010	
Editor: 	Departamento de Engenharia Agrícola  - UFCG	
Relação: 	10.1590/S1415-43662008000200010	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental  v.12 n.2 2008	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess