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Registros recuperados : 9 | |
3. | | TIMM, L. C.; BARBOSA, E. P.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F.; REICHARD, K. State-space analysis of soil data: an approach based on space-varying regresion models. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 60, n. 2, p. 371-376, 2003 Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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4. | | TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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5. | | SOUSA, I. F. de; AMORIM, J. R. A. de; BARBOSA, E. P.; RESENDE, R. S.; CRUZ, M. A. S.; COSTA, O. A. Estudo comparativo de métodos de estimativas da precipitação efetiva para o município de Candindé do São Francisco, Sergipe. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEORLOGIA, 15., 2007, Aracaju. Anais... Aracaju: SBA, 2007. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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8. | | VIANA, M. V. M.; REZENDE, I. F.; FREIRE, F. M.; ALVARENGA, R. C.; VENTURIN, R. P.; MASCARENHAS, M. H. T.; PAULA, M. H. C. de; BARBOSA, E. P. Soil carbon stock in integrated crop-livestock-forest system in the Central Region of Minas Gerais. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 53., 2016, Gramado. Produção animal para as futuras gerações: anais. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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9. | | ABREU, L. F.; LANA, A. M. Q.; CLIMACO, L. C.; MATRANGOLO, W. J. R.; BARBOSA, E. P.; SILVA, K. T. da; ROWNTREE, J. E.; SILVA, E. A. da; SIMEONE, M. L. F. Near-infrared spectroscopy and chemometrics methods to predict the chemical composition of Cratylia argentea. Agronomy, v. 13, 2525, 2023. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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Registros recuperados : 9 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
14/05/2007 |
Data da última atualização: |
13/08/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
Internacional - B |
Autoria: |
TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F. |
Afiliação: |
L. C. TIMM, UFPel/FAEM - Depto de Engenharia Rural; D. T. GOMES, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; E. P. BARBOSA, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; K. REICHARDT, USP/CENA - Lab. de Física de Solo; MANOEL DORNELAS DE SOUZA, CNPMA; J. F. DYNIA. |
Título: |
Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. |
Palavras-Chave: |
Modelos de predição; Propriedades do solo; Redes neurais; Transição espacial. |
Thesagro: |
Física do solo; Química do solo. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125708/1/2006AP-018.pdf
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Marc: |
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