Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo
AUTOR(ES)
Soares, Fátima Cibele, Robaina, Adroaldo Dias, Peiter, Marcia Xavier, Russi, Jumar Luis, Vivan, Gisele Aparecida
FONTE
Cienc. Rural
DATA DE PUBLICAÇÃO
2014-02
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.
ASSUNTO(S)
pedofunções inteligência artificial umidade do solo potencial matricial
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