Estudo da forma do fuste utilizando redes neurais artificiais e funções de afilamento
As redes neurais artificiais (RNA) possuem grande potencial como alternativa à análise de regressão convencional, dada a capacidade de aprendizado de informações de um conjunto de dados e a generalização desse aprendizado para dados desconhecidos. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho foi u...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Embrapa Florestas
2015-06-01
|
| Series: | Pesquisa Florestal Brasileira |
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| Online Access: | https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/867 |
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| author | Ana Beatriz Schikowski Ana Paula Dalla Corte Carlos Roberto Sanquetta |
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| collection | DOAJ |
| description | As redes neurais artificiais (RNA) possuem grande potencial como alternativa à análise de regressão convencional, dada a capacidade de aprendizado de informações de um conjunto de dados e a generalização desse aprendizado para dados desconhecidos. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho foi utilizar RNAs para a estimativa do diâmetro relativo, volume total e comercial, bem como a comparação do desempenho em relação a funções de afilamento convencionais. Dados provenientes de 47 árvores de Eucalyptus sp. foram utilizados no treinamento e validação das RNAs e no ajuste das funções de afilamento de Hradetzky e Garay. O desempenho das RNAs foi muito semelhante ao das funções de afilamento na estimava do diâmetro relativo. As estimativas de volume total e comercial com RNAs se mostraram mais precisas e com menor dispersão dos resíduos que Hradetzky e Garay. RNAs se mostraram acuradas e adequadas para a estimativa de diâmetro relativo e volume. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1809-3647 1983-2605 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-12T23:24:55Z |
| publishDate | 2015-06-01 |
| publisher | Embrapa Florestas |
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| series | Pesquisa Florestal Brasileira |
| spelling | doaj.art-c239da104faf4df5996419620598e19e2022-12-22T00:08:09ZengEmbrapa FlorestasPesquisa Florestal Brasileira1809-36471983-26052015-06-01358210.4336/2015.pfb.35.82.867430Estudo da forma do fuste utilizando redes neurais artificiais e funções de afilamentoAna Beatriz Schikowski0Ana Paula Dalla Corte1Carlos Roberto Sanquetta2Universidade Federal do ParanáUniversidade Federal do ParanáUniversidade Federal do ParanáAs redes neurais artificiais (RNA) possuem grande potencial como alternativa à análise de regressão convencional, dada a capacidade de aprendizado de informações de um conjunto de dados e a generalização desse aprendizado para dados desconhecidos. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho foi utilizar RNAs para a estimativa do diâmetro relativo, volume total e comercial, bem como a comparação do desempenho em relação a funções de afilamento convencionais. Dados provenientes de 47 árvores de Eucalyptus sp. foram utilizados no treinamento e validação das RNAs e no ajuste das funções de afilamento de Hradetzky e Garay. O desempenho das RNAs foi muito semelhante ao das funções de afilamento na estimava do diâmetro relativo. As estimativas de volume total e comercial com RNAs se mostraram mais precisas e com menor dispersão dos resíduos que Hradetzky e Garay. RNAs se mostraram acuradas e adequadas para a estimativa de diâmetro relativo e volume.https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/867CubagemEucaliptoInteligência artificial |
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