Predição da área foliar em acerola por redes neurais e regressão múltipla

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alcinei Místico de Azevedo
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Vitor Alves da Silveira, Celso Mattes Oliveira, Carlos Enrrik Pedrosa, Vinícius Teixeira Lemos, Nermy Ribeiro Valadares, Amanda Gonçalves Guimarães
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: https://doi.org/10.32406/v2n32019/96-105/
http://hdl.handle.net/1843/40500
https://orcid.org/0000-0001-5196-0851
Resumo: O objetivo do trabalho foi predizer a área foliar em aceroleira por meio de redes neurais artificiais (RNAs) e verificar a eficiência desta metodologia em comparação com modelos de regressão múltipla. Foram avaliados o comprimento, largura e área de 350 folhas de acerola, testados 14 modelos de regressão múltipla e modelo de RNAs tipo perceptron multicamadas para predição da área foliar. A qualidade de ajuste entre os modelos de regressão múltipla e as RNAs foram próximas, porém as redes neurais artificiais foram mais eficientes na predição da área foliar em aceroleira com coeficiente de determinação superior a 0,98, sendo a rede com dois neurônios na camada intermediária a melhor predição.
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A qualidade de ajuste entre os modelos de regressão múltipla e as RNAs foram próximas, porém as redes neurais artificiais foram mais eficientes na predição da área foliar em aceroleira com coeficiente de determinação superior a 0,98, sendo a rede com dois neurônios na camada intermediária a melhor predição.The objective of this work was to predict the leaf area in acerola by means of artificial neural networks (ANNs) and verify the efficiency of this methodology in comparison to multiple regression models. The length, width and area of 350 leaves of acerola were evaluated, 14 models of multiple regression and model of multilayer perceptron type RNA were used to predict the leaf area. The quality of fit between the multiple regression models and the ANNs was close, but the artificial neural networks were more efficient in the prediction of the leaf area in acerola, with determination coefficient superior to 0,98, being the network with two neurons in the intermediate layer the best prediction.porUniversidade Federal de Minas GeraisUFMGBrasilICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIASRevista Agrária AcadêmicaAcerolaPerceptronsRedes neurais (Computação)Inteligência artificialPredição da área foliar em acerola por redes neurais e regressão múltiplaPrediction leaf area in acerola by neural networks and multiple regressioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttps://www.sumarios.org/artigo/predi%C3%A7%C3%A3o-da-%C3%A1rea-foliar-em-acerola-por-redes-neurais-e-regress%C3%A3o-m%C3%BAltiplaAlcinei Místico de AzevedoVitor Alves da SilveiraCelso Mattes OliveiraCarlos Enrrik PedrosaVinícius Teixeira LemosNermy Ribeiro ValadaresAmanda Gonçalves Guimarãesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGLICENSELicense.txtLicense.txttext/plain; charset=utf-82042https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/40500/1/License.txtfa505098d172de0bc8864fc1287ffe22MD51ORIGINALPredição da área foliar em acerola por redes neurais e regressão múltipla.pdfPredição da área foliar em acerola por redes neurais e regressão múltipla.pdfapplication/pdf558357https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/40500/2/Predi%c3%a7%c3%a3o%20da%20%c3%a1rea%20foliar%20em%20acerola%20por%20redes%20neurais%20e%20regress%c3%a3o%20m%c3%baltipla.pdfa0fc0c6865fee76b01377cb8b35d97aeMD521843/405002022-03-28 14:35:32.358oai:repositorio.ufmg.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2022-03-28T17:35:32Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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