Data/hora: 01/06/2024 22:15:55

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 29/04/2009
Data da última atualização: | 01/12/2010
Autoria: | COSTA, L. C.; SILVA, A. F. da; LEAL, B. G.
Afiliação: | LUIZ CLÁUDIO COSTA, UFV; ANDERSON FRANCISCO DA SILVA, UFV; BRAULIRO GONÇALVES LEAL, UFV.
Título: | Diferentes arquiteturas de redes neurais para estimativa da evapotranspiração de referência em Córdoba, Espanha.
Ano de publicação: | 2006
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Agrometeorologia, Piracicaba, v. 14, n. 3, p. 281-288, 2006.
Idioma: | Português
Conteúdo: | A evapotranspiração de referência (ETo) é um elemento imprescindível ao estudo do ciclo hidrológico. As redes neurais, como modelo de reconhecimento de padrões, apresentam-se como uma opção à estimativa da ETo a partir de variáveis climáticas. Neste trabalho buscou-se comparar resultados de ETo obtidos com a modelagem de redes neurais (RN) e com o modelo de Penman-Monteith com ETo resultante de medidas lisimétricas de 3 anos de dados. O software livre OpenNet - www.ufv.br/dea/opennet - foi utilizado para o processamento computacional de 105 RN desenvolvidas neste trabalho. A melhor RN encontrada utiliza a radiação solar, a velocidade do vento e as temperaturas máxima e mínima, como variáveis de entrada e a ETo medida como variável saída (estrutura 4-20-20-1), gerando um coeficiente de determinação de 0,9648, um erro padrão de estimativa de 0,4733 mm e um erro percentual médio de 9,9670%, enquanto Penman-Monteith apresentou 0,9130, 0,9530 mm e 15,5032%, respectivamente. Dessa forma, obteve-se melhores ajustes com RN para estimativa de ETo que com o método padrão de Penman-Monteith, comparando-se ambas as estimativas aos dados metidos pelo lisímetro para a região de Córdoba na Espanha.
Palavras-Chave: | Evapotranspiração de referência; Inteligência artificial; Modelagem; Modeling; Redes neurais; Uso racional da água.
Thesaurus Nal: | Neural networks.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (12855-1) - ADD - AP - PP -  -  -  - DIS