Ciência Florestal
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Item Redes neurais artificiais para prognose da produção de povoamentos não desbastados de eucalipto(Universidade Federal de Viçosa, 2010-02-23) Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva; Gleriani, José Marinaldo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791933J1; Ribeiro, Carlos Antônio Alvares Soares; http://lattes.cnpq.br/0257744922714589; Leite, Hélio Garcia; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785373Z6; http://lattes.cnpq.br/1438044221630918; Soares, Carlos Pedro Boechat; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798603J4; Neves, Júlio César Lima; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783076D4; Oliveira, Márcio Leles Romarco de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4768005Y0O objetivo deste estudo foi treinar, aplicar e avaliar a eficiência de redes neurais artificiais (RNA) para realizar a prognose da produção de povoamentos eqüiâneos de clones de eucalipto. Os dados utilizados foram provenientes de povoamentos localizados no sul da Bahia, totalizando cerca de 2.000 hectares de floresta. Foram utilizadas variáveis numéricas, como idade, área basal, dap, altura total, volume e variáveis categóricas, como classe de solo, textura, tipos de espaçamento, relevo, projeto e clone. Os níveis de detalhamento da modelagem foram para o povoamento e para árvores individuais. Os dados foram divididos aleatoriamente em dois grupos: treinamento (80%) e generalização (20%). Os dados de treinamento foram utilizados para criar as redes neurais, enquanto que os dados de generalização serviram para avaliar a capacidade da rede em fornecer resultados precisos para dados desconhecidos. Foram treinadas redes de três tipos: perceptron, perceptron de múltiplas camadas e redes de função de base radial. As RNA que apresentaram os melhores desempenhos no treinamento e generalização foram selecionadas para realizar a prognose com dados a partir do primeiro inventário florestal. Conclui-se que as RNA apresentaram resultados satisfatórios em ambos os níveis, povoamento total e árvore individual, comprovando o potencial e aplicabilidade da técnica na solução dos problemas de mensuração e manejo florestal.