Modelagem da distribuição diamétrica em povoamentos de eucalipto submetidos a desbaste utilizando autômatos celulares - Binoti, Daniel Henrique Breda; Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva; Leite, Hélio Garcia; Silva, Antonilmar; Santos, Ana Carolina de Albuquerque (Revista Árvore, 2012)
Este estudo apresenta um modelo de distribuição diamétrica baseado em um modelo de Autômatos celulares (AC) unidimensionais e redes neurais artificiais (RNA) para a simulação de desbaste. Cada célula do AC proposto representa uma classe de dap, sendo o estado futuro previsto em função do estado atual dessa célula, do estado de suas quatro células vizinhas e de sua idade atual e futura. Como regra de evolução, utilizou-se uma RNA. A exatidão foi avaliada empregando-se o procedimento estatístico L&O relação entre frequências observada e estimada e realismo biológico do modelo construído. Entre as redes treinadas, foram selecionadas as 10 que representavam a evolução da distribuição diamétrica com maior exatidão. Entre essas 10 RNA, sete apresentaram valores estimados estatisticamente iguais aos observados (p>0,01). O enfoque de modelagem proposto permite estimar distribuições diamétricas futuras com exatidão.

This study presents a diametric distribution model based on a one-dimensional cellular automata (CA) model and artificial neural network (ANN). Each CA cell proposed stands for a dap class, with the future state being predicted in function of the present state of this cell, the state of its surrounding cells and of its present and future ages. An ANN was used as a rule of evolution. Accuracy was evaluated by applying the statistical procedure L&O, a relationship between observed and estimated frequency and biological realism of the model built. Of the trained networks, 10 representing diametric distribution evolution with more accuracy were selected. Of these 10 ANR, seven represented estimated values statistically equal to those observed (p>0.01). The focus of the modeling proposed allows estimating future diametric distributions accurately.
Keywords: Inteligência computacional; Redes neurais artificiais; L&O