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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29069
Título: | Modelo misto e rede neural artificial para estimativas dendrométricas de árvores individuais |
Título(s) alternativo(s): | Mixed model and artificial neural network for dendrometric estimates of individual trees |
Autores: | Calegario, Natalino Acerbi Júnior, Fausto Weimar Trugilho, Paulo Fernando Barbosa, Bruno Henrique Groenner Mendonça, Adriano Ribeiro de |
Palavras-chave: | Inteligência computacional Modelos não lineares mistos Sólido de revolução Redes neurais artificiais Computational intelligence Nonlinear mixed models Artificial neural networks |
Data do documento: | 17-Abr-2018 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | ISAAC JÚNIOR, M. A. Modelo misto e rede neural artificial para estimativas dendrométricas de árvores individuais. 2018. 81 p. Tese (Doutorado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018. |
Resumo: | A carência de hardwares e softwares com alta capacidade de processamento era uma limitação para os ajustes de modelos de regressão mais complexos e inteligência computacional. Atualmente, é possível realizar esses ajustes e, com o passar dos anos, vem crescendo o uso de modelos não lineares mistos e redes neurais artificiais nas diversas áreas do conhecimento. Com o emprego desses novos métodos, é possível uma melhoria da exatidão das estimativas das variáveis florestais, auxiliando nas tomadas de decisão para o planejamento florestal. No primeiro artigo deste estudo foi feita uma revisão de literatura para compreender melhor estes métodos e a sua importância para a obtenção de melhores resultados. O segundo artigo utilizou a técnica de modelos não lineares mistos em multinível, com o objetivo de explicar a variação da altura de árvores individuais, em função de variáveis das árvores e do povoamento, e avaliar a qualidade dos ajustes para obtenção de sortimentos florestais. Por último, no artigo 3, fez-se uso das Redes Neurais Artificias e procurou -se demonstrar que as mesmas podem ser tratadas como modelos de regressão, sendo possível recuperar seus parâmetros, obter um modelo e estimar o volume do fuste por meio da integração da estimativa da altura em função do raio. Provou-se que é possível usar os dois métodos para melhorar as estimativas das variáveis florestais. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29069 |
Aparece nas coleções: | Engenharia Florestal - Doutorado (Teses) |
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