01992naa a2200301 a 450000100080000000500110000800800410001902400440006010000200010424501170012426000090024152011500025065000200140065000120142065000110143265300130144365300190145665300180147565300150149370000130150870000170152170000210153870000220155970000170158170000210159870000170161977300540163621241402020-07-31       2020    bl uuuu     u00u1 u    #d7 a10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-842DOI1 aLOPES, L. S. S.  aUso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.h[electronic resource]  c2020  aEste trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.  aKhaya ivorensis  aÁrvore  aVolume  aBelterra  aMogno africano  aRedes neurais  aVolumetria1 aRODE, R.1 aPAULETTO, D.1 aBALONEQUE, D. D.1 aSANTOS, F. G. dos1 aSILVA, A. R.1 aBINOTI, D. H. B.1 aLEITE, H. G.  tCiência da Madeiragv. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.