Redes neurais artificiais para estimar a densidade básica de madeiras do cerrado

• Autor(a) principal: Jeferson Pereira Martins Silva
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Christian Dias Cabacinha, Adriana Leandra Assis, Thiago Campos Monteiro, Carlos Alberto Araújo Júnior, Renato Dourado Maia
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: https://doi.org/10.4336/2018.pfb.38e201801656; http://hdl.handle.net/1843/43008
• topic: Redes neurais (Computação); Inteligência artificial; Madeira - Densidade; Dendrometria

A densidade básica da madeira é uma propriedade importante, pois está relacionada ao produto final nos diversos usos que a madeira possui. Porém, sua determinação demanda tempo e custos, o que justifica o emprego de técnicas mais refinadas para a sua estimação, como as redes neurais artificias (RNA). Objetivou-se avaliar a utilização das RNA para estimar a densidade básica de espécies do cerrado sensu stricto com o uso do aparelho Pilodyn e variáveis dendrométricas. Para comparação dos resultados obtidos pelas RNA, foram ajustados modelos de regressão. A rede neural com melhor desempenho foi a que utilizou como variáveis de entrada a profundidade de penetração (Pilodyn), espécie e o DAP, apresentando valores de R² de 0,72 e com raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%) de 5,69. Já o modelo de regressão apresentou valor de R² de 0,72 e RMSE% de 9,19. As redes neurais artificiais conseguem estimar a densidade básica da madeira de espécies do cerrado stricto sensu com resultados satisfatórios.