Data/hora: 19/06/2024 14:32:46

Biblioteca(s): | Embrapa Amazônia Oriental.
Tipo da produção científica: | Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível: | B - 5
Data corrente: | 10/09/2021
Data da última atualização: | 22/09/2021
Autoria: | SILVA, W. D.; PEREIRA, S. S. L.; PEREIRA, D. S.; COSTA, M. O. X. D.
Afiliação: | WESKLEY DAMASCENO SILVA, IFCE; SILAS SANTIAGO LOPES PEREIRA, IFCE; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; MICHELL OLIVIO XAVIER DA COSTA, CPATU.
Título: | Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola.
Ano de publicação: | 2021
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Agrotecnologia, v. 11, n. 1, p. 8-19, 2021.
DOI: | 10.18378/rebagro.v11i1.8679
Idioma: | Português
Conteúdo: | O setor apícola tem ganhado grandes proporções nos últimos tempos em termos de produção e comercialização de produtos, como o mel e seus derivados. O Brasil, apesar de ter acompanhado esse crescimento e possuir boas características para o desenvolvimento da apicultura, ainda sofre com a limitação no uso de ferramentas tecnológicas, o que afeta diretamente os níveis de produção. Este artigo propõe o desenvolvimento de uma ferramenta tecnológica que auxilie o apicultor no gerenciamento eficiente da produção apícola e na tomada de decisão a partir de modelos preditivos baseados em Machine Learning (ML) e integrados a um sistema web. Para tanto, foram utilizados diferentes algoritmos de ML para predição de produção de mel, tais como a Regressão Linear Múltipla, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP) e Support Vector Regression (SVR). Os modelos gerados foram avaliados com base no coeficiente de determinação (R2 ou Score) e o cálculo de erro das predições utilizando a Root Mean Squared Error (RMSE). Os resultados desta pesquisa contam com um sistema web em desenvolvimento e resultados dos experimentos realizados, que mostram uma melhor performance da técnica MLP com Score de 0.98 e RMSE de 711196 libras.
Palavras-Chave: | Aprendizado de Máquina; Modelos Preditivos; Regressão; Sistemas de Informação.
Thesagro: | Apicultura.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226305/1/8679-Texto-do-artigo-44975-1-10-20210315-1.pdf
Registro original: | Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)
Exemplares: | CPATU - (56820-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS