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Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy

2014; UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE; Volume: 18; Issue: 2 Linguagem: Português

10.1590/s1415-43662014000200008

1807-1929

Aldo A. V. da Silva, Inara A. F. Silva, Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira Filho, Salatiér Buzetti, Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira,

Genetics and Plant Breeding

Atualmente, novas técnicas de processamento de dados, tais como redes neurais, lógica nebulosa (fuzzy) e sistemas híbridos, são utilizadas para elaborar modelos de predição em sistemas complexos e estimar parâmetros desejados. Neste artigo investigou-se a habilidade de se desenvolver um modelo de inferência adaptativo neuro fuzzy para estimação da produtividade de trigo utilizando-se uma base de dados da combinação dos seguintes tratamentos: cinco doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1); três fontes (Entec, sulfato de amônio e ureia); duas épocas de aplicação de N (na semeadura ou em cobertura) e dois cultivares de trigo (E21 e IAC 370), avaliados durante dois anos, em Selvíria, MS. Através dos dados de entrada e saída o sistema de inferência neuro fuzzy adaptativo apreende e posteriormente pode estimar um novo valor de produção de trigo com base em doses diferenciadas de N. O erro de predição da produtividade de trigo em função das cinco doses de N, obtido com o sistema neuro fuzzy, foi menor que o valor obtido utilizando-se uma aproximação quadrática. Os resultados mostraram que o sistema neuro fuzzy é viável para desenvolver um modelo de predição visando estimar a produtividade de trigo em função da dose de N.