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BIBTEX RIS

Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais

2014; Sociedade de Investigações Florestais; Volume: 38; Issue: 2 Linguagem: Português

10.1590/s0100-67622014000200009

1806-9088

Eric Bastos Görgens, Hélio Garcia Leite, José Marinaldo Gleriani, Carlos Pedro Boëchat Soares, Aline Ceolin,

Leaf Properties and Growth Measurement

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.