{"id":345,"date":"2018-11-05T00:00:00","date_gmt":"2018-11-05T02:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2018\/11\/05\/redes-neurais-artificiais-e-modelagem-de-efeitos-mistos-na-descricao-do-perfil-do-fuste-de-pinus-taeda-l\/"},"modified":"2025-04-08T13:50:04","modified_gmt":"2025-04-08T16:50:04","slug":"redes-neurais-artificiais-e-modelagem-de-efeitos-mistos-na-descricao-do-perfil-do-fuste-de-pinus-taeda-l","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2018\/11\/05\/redes-neurais-artificiais-e-modelagem-de-efeitos-mistos-na-descricao-do-perfil-do-fuste-de-pinus-taeda-l\/","title":{"rendered":"Redes neurais artificiais e modelagem de efeitos mistos na descri\u00e7\u00e3o do perfil do fuste de Pinus taeda L."},"content":{"rendered":"

Izabel Passos Bonete<\/span><\/strong><\/p>\n

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Defesa P\u00fablica:<\/strong> 06 de junho de 2018<\/span><\/p>\n

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Banca Examinadora:<\/span><\/strong><\/p>\n

Prof. Dr. R\u00f4mulo M\u00f4ra \u2013 UFMT \u2013 Primeiro Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Cassius Tadeu Scarpin \u2013 UFPR \u2013 Segundo Examinador<\/span>
\nDr. Edilson Batista de Oliveira \u2013 EMBRAPA \u2013 Terceiro Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Afonso Figueiredo Filho \u2013 UNICENTRO \u2013 Quarto Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Julio Eduardo Arce \u2013 UFPR \/ UNICENTRO \u2013 Orientador e Presidente da Banca Examinadora<\/span><\/p>\n

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Resumo:<\/span><\/strong><\/p>\n

Redes neurais artificiais e modelagem de efeitos mistos na descri\u00e7\u00e3o do perfil do fuste de Pinus taeda L. Este estudo teve por objetivo comparar o desempenho das Redes Neurais Artificiais (RNAs) em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s fun\u00e7\u00f5es de afilamento com aplica\u00e7\u00e3o da modelagem de efeitos mistos multin\u00edveis, para descri\u00e7\u00e3o do perfil do fuste de Pinus taeda L. Para tanto, foram utilizados dados amostrais de 246 \u00e1rvores, coletados na regi\u00e3o de Tel\u00eamaco Borba, Paran\u00e1, Brasil, dos quais foram selecionados, aleatoriamente, 80% para o ajuste dos modelos e treinamento das redes neurais e, 20% para valida\u00e7\u00e3o das equa\u00e7\u00f5es e generaliza\u00e7\u00e3o das redes. Foram ajustadas 15 fun\u00e7\u00f5es de afilamento, sendo cinco modelos do tipo n\u00e3o segmentados (NS), dois modelos do tipo segmentados (S) e oito modelos de forma vari\u00e1vel (FV). Para o ajuste dos modelos, foi utilizada a t\u00e9cnica de regress\u00e3o n\u00e3o linear (nls) de efeito fixo e, ap\u00f3s a sele\u00e7\u00e3o da equa\u00e7\u00e3o de melhor desempenho para estimativas de di\u00e2metros ao longo do fuste, foi aplicada a modelagem n\u00e3o linear de efeitos mistos (nlme), em dois n\u00edveis, utilizando o fator classe de idade (ci) e classe de DAP (cd), para estimativas de di\u00e2metros ao longo do fuste, bem como de di\u00e2metros com estratifica\u00e7\u00e3o do fuste em tr\u00eas se\u00e7\u00f5es (basal, mediana e apical) e estimativas de volumes parciais para as mesmas estratifica\u00e7\u00f5es. Para as estimativas de volumes foi empregado o processo de integra\u00e7\u00e3o num\u00e9rica. Os ajustes foram realizados por meio das fun\u00e7\u00f5es nls e nlme do software R. As equa\u00e7\u00f5es selecionadas, de efeito fixo e efeito misto, foram comparadas com RNAs, geradas no software Neuro 4.0, em dois cen\u00e1rios, um para compara\u00e7\u00e3o com a equa\u00e7\u00e3o de efeito fixo, e outro, para compara\u00e7\u00e3o com as equa\u00e7\u00f5es de efeito misto selecionadas. Os modelos foram classificados conforme crit\u00e9rios estat\u00edsticos e an\u00e1lise gr\u00e1fica de res\u00edduos. As metodologias testadas mostraram-se eficientes para atingir os objetivos propostos. As equa\u00e7\u00f5es de afilamento FV ajustadas por nls foram mais acuradas que as equa\u00e7\u00f5es do tipo NS e S e, dentre as equa\u00e7\u00f5es de afilamento FV, a equa\u00e7\u00e3o de Bi (2000), apresentou melhor desempenho para estimativas de di\u00e2metros sem estratifica\u00e7\u00e3o do fuste. A aplica\u00e7\u00e3o da t\u00e9cnica nlme na equa\u00e7\u00e3o de Bi (2000) aumentou a acur\u00e1cia das estimativas dos di\u00e2metros e volumes parciais para Pinus taeda, em rela\u00e7\u00e3o ao ajuste realizado pela t\u00e9cnica nls. As RNAs apresentaram resultados satisfat\u00f3rios, indicando serem adequadas e acuradas para as estimativas propostas. Na compara\u00e7\u00e3o das RNAs com a equa\u00e7\u00e3o de efeito fixo de Bi, as redes apresentaram melhor desempenho em todas as estimativas propostas, para di\u00e2metros e volumes. Na compara\u00e7\u00e3o das RNAs com as varia\u00e7\u00f5es da equa\u00e7\u00e3o de Bi de efeito misto, para estimativas de di\u00e2metros, as redes apresentaram desempenho semelhante na estima\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel di\u00e2metro para o tronco inteiro e para a por\u00e7\u00e3o basal do fuste, entretanto, para a por\u00e7\u00e3o mediana e apical, as redes apresentaram crit\u00e9rios estat\u00edsticos superiores em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o por nlme. Para as estimativas de volumes parciais, as redes foram mais eficientes e adequadas que as varia\u00e7\u00f5es da equa\u00e7\u00e3o de Bi de efeito misto, ajustadas por nlme, para as tr\u00eas por\u00e7\u00f5es do fuste, em especial, para por\u00e7\u00e3o mediana e superior, em que apresentaram maior acuracidade.<\/span><\/p>\n

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