Número de indivíduos do algoritmo neat para estimativa do volume comercial da caatinga arbórea

• Autor(a) principal: Loic Aymard M’foumbyt-M’foumbyt
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Poliana Camila Alves de Oliveira, Adriana Leandra de Assis, Carlos Alberto Araújo Júnior, Christian Dias Cabacinha
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/43078; https://orcid.org/0000-0003-0909-8633; https://orcid.org/0000-0002-8148-083X
• topic: Levantamentos florestais; Plantas da caatinga; Inteligência artificial; Redes neurais (Computação)

A Caatinga Arbórea é uma tipologia vegetacional do bioma Caatinga e o conhecimento do seu estoque volumétrico é fundamental na elaboração de planos de manejo. O objetivo deste trabalho foi definir o número mínimo de indivíduos para obter uma rede satisfatória para estimar o volume comercial da Caatinga arbórea. Dados de volume comercial com casca de 300 indivíduos foram obtidos para compor a base de dados para o processamento com as Redes Neurais Artificias usando o algoritmo genético NEAT. O processamento foi composto por duas fases, na qual a primeira continha redes com 10 indivíduos até 100 em intervalos de 10 indivíduos e a segunda, redes de 100 indivíduos até 1000 em intervalos de 100 indivíduos. Realizou-se uma análise das estatísticas correlação e raiz quadrada do erro médio para cada fase e análise de variância de um critério e teste de médias de Scott-Knott para comparar as diferentes configurações que geraram resultados satisfatórios. As redes com número de indivíduos inferior a 300 foram descartadas e a partir de 400 indivíduos, com densidade de conexão inicial de 0,1, apresentaram as maiores correlações e as menores raízes quadradas do erro médio no treinamento das redes, sendo este o número mínimo recomendado de tamanho populacional para configuração de redes treinadas com o algoritmo NEAT para modelar o volume comercial em Caatinga arbórea.