Modelos Para Redes Neurais
Mostrando 1-12 de 365 artigos, teses e dissertações.
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1. ESTIMATING CO2 EMISSIONS FROM TILLED SOILS THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION1
RESUMO A quantificação das emissões destes gases do solo é onerosa, uma vez que requer metodologias e equipamentos específicos. O objetivo deste foi avaliar a modelagem utilizando regressão não linear e redes neurais artificiais para estimar a emissão de CO2 em função do manejo do solo, e de suas propriedades físicas e químicas. A emissão de CO2
Revista Caatinga. Publicado em: 2022
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2. Identificação de evasão fiscal utilizando dados abertos e inteligência artificial
Resumo A evasão fiscal é a consequência da prática da sonegação. Apenas no Brasil, estima-se que ela corresponda a 8% do PIB. Com isso, os governos necessitam de sistemas inteligentes para apoiar os auditores fiscais na identificação de sonegadores. Tais sistemas dependem de dados sensíveis dos contribuintes para o reconhecimento dos padrões, que s
Revista de Administração Pública. Publicado em: 2022
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3. Classificação da capacidade produtiva com alturas de árvores dominantes estimadas por RNA
Resumo A construção de curvas de sítio a partir da modelagem da altura de árvores dominantes medidas em parcelas permanentes em diferentes idades, considerando uma idade de referência, se constitui no método mais prático e difundido no meio florestal para classificar a capacidade produtiva local. Dentro de um processo de Planejamento Florestal, o grau
Ciência Florestal. Publicado em: 2022
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4. Redes neurais artificiais e análise de regressão para estimativa de volume de espécies nativas
RESUMO O uso de modelos para estimar a produção florestal é uma importante ferramenta em áreas plantadas. Embora esse assunto tenha sido estudado em todo o mundo, ainda falta conhecimento a respeito da medição de volume para locais específicos, como os do Nordeste do Brasil. Desta forma, objetivou-se com este estudo avaliar o potencial de predição d
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 2021-08
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5. Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas
Resumo A precipitação é uma das variáveis climáticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundações e alagamentos, ou mesmo obras de engenharia, como dimensionamento de barragens. No
Rev. bras. meteorol.. Publicado em: 2020-12
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6. Previsão Sazonal de Vazões para a Bacia do Orós (Ceará, Brasil) Utilizando Redes Neurais e a Técnica De Reamostragem dos K-vizinhos
Resumo Este trabalho tem por objetivo realizar um comparativo de previsão de vazões para a bacia do Orós (Ceará, Brasil) utilizando redes neurais artificiais (RNA) e a técnica de reamostragem dos k-vizinhos. Os modelos foram desenvolvidos a partir da série histórica de 100 anos de dados hidrometeorológicos (temperatura da superfície do mar e vazões
Rev. bras. meteorol.. Publicado em: 2020-06
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7. Preenchimento de Falhas em Séries Temporais de Precipitação Diária no Rio Grande do Sul
Resumo O preenchimento de falhas em séries temporais de precipitação é um importante processo para aplicações em hidrologia, visando o aproveitamento de longas séries, evitando que as mesmas sejam descartadas. Desse modo, este estudo teve como objetivo realizar o preenchimento de falhas em séries históricas de precipitação diária no Rio Grande do
Rev. bras. meteorol.. Publicado em: 2020-06
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8. Comparação de Métodos de Estimativa da Radiação Solar Ultravioleta Horária: Modelos Empíricos, Redes Neurais Artificiais e Máquina de Vetores de Suporte
Resumo No presente trabalho, a comparação de três dos principais métodos de estimativa da radiação solar foi realizada: modelos empíricos, Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). Quatro modelos empíricos considerados clássicos foram calibrados e validados para a estimativa da radiação solar UV horária em Botucatu,
Rev. bras. meteorol.. Publicado em: 2020-03
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9. Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil
Este estudo objetiva apresentar as etapas relacionadas à utilização de algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde. Para isso, foi realizada uma aplicação com base em dados de idosos residentes no Município de São Paulo, Brasil, participantes do estudo Saúde Bem-estar e Envelhecimento (SABE) (n = 2.808). A variável resposta fo
Cad. Saúde Pública. Publicado em: 29/07/2019
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10. Estimates of reference evapotranspiration in the municipality of Ariquemes (RO) using neural networks GMDH-type
RESUMO A evapotranspiração de referência é uma variável climatológica de suma importância para o dimensionamento do uso da água nos métodos de irrigação. Neste sentido, com o intuito de contribuir para o entendimento climático de Ariquemes, RO, o estudo tem como objetivo modelar o comportamento da série temporal da evapotranspiração de referê
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 06/05/2019
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11. Aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) no Preenchimento de Falhas de Séries Temporais Meteorológicas
Resumo O Referido estudo estima e preenche falhas reais em uma série de dados meteorológicos pertencentes a quatro regiões do estado do Rio de Janeiro. Para isso, foi aplicada uma Rede Neural Artificial (RNA) de Perceptrons de múltiplas camadas (MLP). A fim de avaliar sua aptidão, foram estimadas as variáveis mensais de temperatura máxima do ar e umid
Rev. bras. meteorol.. Publicado em: 2018-06
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12. É possível estimar a Clorofila-a em águas rasas meso–oligotróficas usando abordagens estatísticas e modelos empíricos a partir de imagens MODIS?
RESUMO A estimativa da concentração de Clorofila–a (Chl-a) em ambientes aquáticos através de técnicas de sensoriamento remoto é complexa devido as diferenças entre as propriedades óticas da água. O objetivo deste trabalho foi estimar concentrações de Chl-a a partir das combinações de bandas espectrais do sensor MODIS, aplicando análise de re
RBRH. Publicado em: 26/04/2018