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Tipo do documento: Dissertação
Título: Estimativa da produtividade da soja com redes neurais artificiais
Autor: Alves, Guiliano Rangel 
Primeiro orientador: Teixeira, Itamar Rosa
Primeiro membro da banca: Melo, Francisco Ramos de
Segundo membro da banca: Leandro, Wilson Mozena
Resumo: Atualmente, para estimar a produtividade da soja são utilizados modelos estatísticos complexos, que torna restrito o acesso a essa prática. Uma alternativa a estes modelos é a utilização de sistemas computacionais empregando Inteligência Artificial (IA). Nesta linha de sistemas, um caminho é o emprego de Redes Neurais Artificiais (RNA), que possui a capacidade de aprendizagem por meio de exemplos de problemas apresentados. Este trabalho teve por objetivo: avaliar a possibilidade da utilização de RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP) para estimar a produtividade da soja baseada nos hábitos de crescimento, densidade de semeadura e características agronômicas; definir os parâmetros relevantes durante o desenvolvimento da RNA para avaliação das características agronômicas e sua relação com a produtividade da soja; desenvolver e selecionar uma arquitetura de RNA para solução do problema proposto. Para realizar o trabalho foram utilizados dados agronômicos da cultura da soja obtidos em experimento conduzido na safra 2013/2014 em Anápolis-GO, cujos os dados foram normalizados em intervalo compatível para trabalho com RNA e em seguida feito o treinamento de várias RNAs para a escolha da RNA com melhor performance. Após o treinamento das redes, foi realizada a análise de performance de cada uma para seleção da RNA com a performance mais adequada ao problema. A RNA selecionada apresentou um índice de acerto de 98% com os dados do treinamento e um acerto de 72% com dados de validação, este nível de acerto pode ser considerado alto, principalmente se for considerada a complexidade de fatores envolvidos na estimativa da produtividade da soja. A aplicação das RNAs do tipo MLP nos dados do experimento conduzido demonstram que é possível estimar a produtividade da soja baseando-se nas características agronômicas, hábito de crescimento e densidade populacional por meio da IA.
Abstract: Nowadays, to estimate soybeans productivity are used complex statistical models, which turns limited the access to this practice. An alternative to these models is use of computer systems applying Artificial Intelligence (AI). On this line of system, an option is apply Artificial Neural Networks (ANN), which has the capacity of learning through examples of problems presented. This work aimed then: evaluate the possibility of using the Multilayer Perception (MLP) ANN to estimate the productivity of soybean based on the growing habits, seeding density and agronomical characteristics; define the relevant parameters during the ANN developing to evaluate the agronomical characteristics and its relation with soybean productivity; develop and choose an ANN architecture to solve the proposed problem. To realize the work were used agronomical data of the soybean culture obtained on experiments leaded on 2013/2014 harvest at Anapolis-GO, which data were normalized on compatible range to work with the ANN and then done the training of the several ANNs, to choose the ANN with best performance. After the network training were realized a performance analysis of each one to select the ANN with the most appropriate answer to the problem. The chosen ANN indicated a success range of 98% with the training data and 72% with the validation data. This can be considered a high level of achievement, mostly if considered the complexity of factors involved on the estimative of the soy productivity. The ANN application of the kind MLP on the conducted experiment data shows that is possible to estimate the soy productivity based on agronomical characteristics, growing habits and seeding density through AI.
Palavras-chave: Glycine max
Características agronômicas
MLP
perceptron
Glycine max
Agronomic characteristics
MLP
Perceptron
Área(s) do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual de Goiás
Sigla da instituição: UEG
Departamento: UEG ::Coordenação de Mestrado em Engenharia Agrícola
Programa: Programa de Pós-Graduação Stricto sensu em Engenharia Agrícola
Citação: ALVES, Guiliano Rangel. Estimativa da produtividade da soja com redes neurais artificiais. 2016. 76 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) -Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.ueg.br/tede/handle/tede/209
Data de defesa: 29-Apr-2016
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola

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