Uso de redes neurais artificiais para a prognose dos preços do carvão vegetal em Minas Gerais

AUTOR(ES)

Coelho Junior, Luiz Moreira, Rezende, José Luiz Pereira de, Batista, André Luiz França, Mendonça, Adriano Ribeiro de, Lacerda, Wilian Soares

FONTE

CERNE

DATA DE PUBLICAÇÃO

2013-06

RESUMO

A energia é um importante fator de crescimento econômico e vital para a estabilidade de uma nação. O carvão vegetal é um recurso energético renovável, um dos insumos básicos responsáveis pelo desenvolvimento das indústrias de base florestal no Brasil. Objetivou-se, neste artigo, fazer a prognose para o ano de 2007 da série de preços do carvão vegetal, utilizando as Redes Neurais Artificiais. Foi utilizada a RNA perceptron de camadas múltiplas, feed-forward, cujos resultados são próximos da realidade. Os principais resultados encontrados foram: os preços reais do carvão vegetal foram declinantes no período de 1975 a 2000 e crescentes a partir do início do século XXI; a arquitetura da Rede Neural Artificial que realizou melhor previsão foi a com duas camadas escondidas; a taxa de aprendizagem mais eficiente foi de 0,99 e 600 ciclos, que representou treinamento da RNA mais satisfatório e mais preciso. A previsão, usando a RNA, se mostrou mais precisa quando comparada pelo erro quadrático médio de previsão de outros estudos para a série de preços de carvão vegetal em Minas Gerais.

ASSUNTO(S)

economia florestal séries temporais previsão

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