| Registro completo |
| Provedor de dados: |
Ciência Rural
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo
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| Autores: |
Soares,Fátima Cibele
Robaina,Adroaldo Dias
Peiter,Marcia Xavier
Russi,Jumar Luis
Vivan,Gisele Aparecida
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| Data: |
2014-02-01
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| Ano: |
2014
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| Palavras-chave: |
Pedofunções
Inteligência artificial
Umidade do solo
Potencial matricial
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| 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.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014000200016
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| Editor: |
Universidade Federal de Santa Maria
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| Relação: |
10.1590/S0103-84782014000200016
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Ciência Rural v.44 n.2 2014
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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