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Prognose e Regulação de Florestas de eucalipto utilizando Modelo de Crescimento e Inteligência Computacional

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dc.creator Magalhães, Juliana Galvão de Sousa
dc.date.accessioned 2015-03-26T13:15:32Z
dc.date.available 2014-12-02
dc.date.available 2015-03-26T13:15:32Z
dc.date.issued 2014-02-18
dc.identifier.citation MAGALHÃES, Juliana Galvão de Sousa. Prognosis and Regulation of eucalyptus forest using Growth Model and Computational Intelligence. 2014. 77 f. Dissertação (Mestrado em Manejo Florestal; Meio Ambiente e Conservação da Natureza; Silvicultura; Tecnologia e Utilização de) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2014. por
dc.identifier.uri http://locus.ufv.br/handle/123456789/3162
dc.description.abstract O intuito deste estudo foi avaliar o desempenho da técnica de inteligência artificial, Máquinas de Vetores Suporte (MVS), para a projeção da produção de povoamentos equiâneos, em relação ao emprego de um modelo de densidade variável e de uma rede neural artificial (RNA). Ademais, comparou-se o efeito destas metodologias na regulação da produção em uma fazenda modelo. A estrutura da dissertação é organizada em três capítulos. O capítulo 1 consiste na revisão bibliográfica dos diversos métodos de modelagem utilizados, e de uma breve abordagem sobre a influência destes e dos dados florestais para o estudo do crescimento e produção. Fundamenta-se também a proposta de utilização das técnicas de inteligência artificial como alternativa eficiente para modelagem florestal, abrangendo também o conceito de Máquina de Vetores Suporte e desta teoria na aproximação por regressão. No capítulo 2, diferentes Máquinas de Vetores Suporte são construídas para prognose da produção, sendo esses resultados comparados aos do modelo de crescimento e das Redes Neurais Artificiais. No capítulo 3, cada alternativa foi utilizada para elaborar tabelas de produção, as quais serviram como entrada (inputs) em um modelo de programação linear (PL) formulado com intuito de regular a produção de uma fazenda modelo. pt_BR
dc.description.abstract The purpose of this study is to evaluate the performance of an Artificial Intelligence technique, Support Vector Machines (SVM), on projecting the production of eucalyptus stands. Furthermore, it aimed to analyze the effects of these methodologies on regulating the production in a model farm. This dissertation is organized into three chapters: Chapter 1 consists of a forest modeling review, and a brief overview of these techniques and forest data influence on modeling the growth and yield. It also proposes the use of artificial intelligence techniques as an efficient alternative for forest modeling, covering the concept of Support Vector Machine and Least Square Support Vector Machine. In Chapter 2, different Support Vector Machines were built for eucalyptus production prognosis, and these results were compared to those by growth model and Artificial Neural Networks. In chapter 3, each alternative has been used to develop production tables, which served as input into a linear programming model (LP) formulated to regulate the production of a model farm. eng
dc.description.sponsorship Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.format application/pdf por
dc.language por por
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa por
dc.rights Acesso Aberto por
dc.subject Eucalipto - Cultivo por
dc.subject Redes neurais artificiais por
dc.subject Modelagem florestal por
dc.subject Eucalyptus - Cultivation eng
dc.subject Artificial neural networks eng
dc.subject Forest modeling eng
dc.title Prognose e Regulação de Florestas de eucalipto utilizando Modelo de Crescimento e Inteligência Computacional por
dc.title.alternative Prognosis and Regulation of eucalyptus forest using Growth Model and Computational Intelligence eng
dc.type Dissertação por
dc.publisher.country BR por
dc.publisher.department Manejo Florestal; Meio Ambiente e Conservação da Natureza; Silvicultura; Tecnologia e Utilização de por
dc.publisher.program Mestrado em Ciência Florestal por
dc.publisher.initials UFV por
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL por
dc.creator.lattes http://lattes.cnpq.br/5391183707984089 por
dc.contributor.advisor1 Silva, Márcio Lopes da
dc.contributor.advisor1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784225D6 por
dc.contributor.referee1 Leite, Hélio Garcia
dc.contributor.referee1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785373Z6 por
dc.contributor.referee2 Binoti, Daniel Henrique Breda
dc.contributor.referee2Lattes http://lattes.cnpq.br/2540451543790663 por


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  • Ciência Florestal [600]
    Teses e dissertações defendidas no Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal

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