Data/hora: 20/05/2024 04:59:32

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