Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2002 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Anderson Francisco da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Viçosa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9459
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Resumo: |
Este trabalho consta de uma investigação acerca da aplicabilidade das redes neurais na previsão da evapotranspiração de referência. As redes neurais como modelo de reconhecimento de padrão teriam a capacidade de entender o comportamento do clima local, podendo, a partir dos dados climáticos do passado próximo inferir sobre seu comportamento futuro. As melhores predições obtidas promoveram um erro padrão de estimativa de 0,8mm e um erro percentual relativo médio de 20% para valores da evapotranspiração. A utilização de mais 10 anos no aprendizado das redes mostrou-se irrelevante. O valor 0,01 para a taxa de aprendizagem e para o fator momentum promove u a obtenção do menor erro em um menor número de épocas. A inclusão de camadas intermediárias ou o aumento do número de seus neurônios não favoreceu melhores ajustes. O aumento do número dias de previsão diminuiu a precisão dos resultados gerando um erro médio de 1mm por dia para períodos de até 10 dias. A utilização das variáveis climáticas ao invés da evapotranspiração calculada não promoveu melhorias dos resultados. O presente inspira estudos da utilização das redes neurais neste e em outros campos da engenharia agrícola. |
