Rede Neural artificial aplicado ao manejo de irrigaÃÃo

• Autor(a) principal: OdÃlio Coimbra da Rocha Neto
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=7930
• topic: IrrigaÃÃo de precisÃo; AutomaÃÃo; Algoritmos neurais; InteligÃncia computacional; Aprendizagem de mÃquinas; Precision irrigation; Automation; Neural algorithms; Computational intelligence; Machine learning; ENGENHARIA AGRICOLA

A irrigaÃÃo à uma das prÃticas culturais que mais influencia o aumento da produÃÃo. No entanto, para o sucesso desta prÃtica necessita-se determinar o tempo certo da aplicaÃÃo de Ãgua para evitar desperdÃcios. Com isso, o emprego de sensores de umidade, como os sensores capacitivos, para nÃveis reais de umidade do solo aliados a redes neurais artificiais (RNAs) que calculam tempo de irrigaÃÃo, podem ser uma aquisiÃÃo promissora para a automaÃÃo de sistemas de irrigaÃÃo. Desta forma, objetivou-se com o presente trabalho desenvolver uma RNA que estime o tempo de irrigaÃÃo e comparando-o com o tempo estimado pelo mÃtodo do balanÃo volumÃtrico para a cultura da melancia. Foram utilizadas RNAs do tipo perceptron de mÃltiplas camadas. Para o treinamento foram usados dados de manejos em Ãrea do PERÃMETRO IRRIGADO BAIXO ACARAà no estado do Cearà onde a umidade do solo à determinada por sensores capacitivos desenvolvidos pela Universidade Federal do Cearà (UFC). Foram testadas redes para as fases da cultura. A primeira fase determinada entre 0 e 30 dias apÃs a semeadura (DAS) e a segunda fase sendo de 31 à 60 DAS. Foram testadas redes com 2 e 4 entradas; com 5, 10 e 20 neurÃnios na camada intermediÃria (NCI) e 1.000, 5.000 e 10.000 iteraÃÃes. ApÃs os treinamentos, as redes neurais artificiais foram testadas em campo para a sua validaÃÃo, comparando as suas respostas em relaÃÃo ao mÃtodo do balanÃo hÃdrico volumÃtrico (BHV) para a segunda fase da cultura. Avaliando as redes com 2 e 4 entradas, observou-se que as redes de 4 entradas obtiveram menor erro quadrÃtico mÃdio, convergindo mais rapidamente para valores prÃximos a zero, quando comparadas Ãs redes de 2 entradas. Quanto ao NCI, nÃo houve mudanÃas entre as redes, dispensando a necessidade de programar redes maiores que 5 NCI para essa aplicaÃÃo. Para o nÃmero de Ãpocas de treinamento, a que obteve o melhor ajuste aos valores foram as redes com 10.000 iteraÃÃes para a primeira fase da cultura e 5.000 iteraÃÃes para a segunda fase da cultura. Com a etapa de campo pode-se constatar que nÃo houve diferenÃa estatÃstica entre os dois manejos adotados. Assim, a rede neural artificial mostrou-se eficiente para o manejo da irrigaÃÃo, mesmo tendo no experimento valores inÃditos ao treinamento. Neste trabalho pode-se concluir que a RNA de melhores respostas para a primeira fase da cultura apresentou a MLP 4-5-1 com 10.000 Ãpocas de treinamento e taxa de aprendizagem de 0,9 e para a segunda fase, MLP 4-5-1, com 10.000 Ãpocas de treinamento e taxa de aprendizagem de 0,9. Conclui-se tambÃm, com a etapa de campo, que a rede foi bem sucedida em calcular o tempo de irrigaÃÃo.