| Registro completo |
| Provedor de dados: |
AGRIAMBI
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Estimação da evapotranspiração de referência no estado do Rio de Janeiro usando redes neurais artificiais
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| Autores: |
Zanetti,Sidney S.
Sousa,Elias F.
Carvalho,Daniel F. de
Bernardo,Salassier
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| Data: |
2008-04-01
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| Ano: |
2008
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| Palavras-chave: |
Elementos climáticos
Inteligência artificial
Modelos empíricos
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| 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.
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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=S1415-43662008000200010
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| Editor: |
Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
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| Relação: |
10.1590/S1415-43662008000200010
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.12 n.2 2008
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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