Previsão da evapotranspiração de referência utilizando redes neurais

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Silva, Anderson Francisco da
• Orientador(a): Costa, Luiz Cláudio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Agrárias
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9459

Este trabalho consta de uma investigação acerca da aplicabilidade das redes neurais na previsão da evapotranspiração de referência. As redes neurais como modelo de reconhecimento de padrão teriam a capacidade de entender o comportamento do clima local, podendo, a partir dos dados climáticos do passado próximo inferir sobre seu comportamento futuro. As melhores predições obtidas promoveram um erro padrão de estimativa de 0,8mm e um erro percentual relativo médio de 20% para valores da evapotranspiração. A utilização de mais 10 anos no aprendizado das redes mostrou-se irrelevante. O valor 0,01 para a taxa de aprendizagem e para o fator momentum promove u a obtenção do menor erro em um menor número de épocas. A inclusão de camadas intermediárias ou o aumento do número de seus neurônios não favoreceu melhores ajustes. O aumento do número dias de previsão diminuiu a precisão dos resultados gerando um erro médio de 1mm por dia para períodos de até 10 dias. A utilização das variáveis climáticas ao invés da evapotranspiração calculada não promoveu melhorias dos resultados. O presente inspira estudos da utilização das redes neurais neste e em outros campos da engenharia agrícola.