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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
01/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
ICMC - USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP. |
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Páginas: |
4 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Introdução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de previsão de preço, para prever o preço do arroz no Rio Grande do Sul usando o histórico do preço desta commoditie, assim como no histórico de dados climáticos da região, como temperatura e precipitação, e de insumos necessários, como área de plantio, producão, estoque inicial, e custo de adubos, calcário e diesel. MenosIntrodução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de p... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cereais; Fatores climáticos. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159039/1/P-Aprendizado-de-Maquina-aplicado-a-predicao-do-preco-do-arroz-....pdf
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Marc: |
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245 $aAprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos$h[electronic resource]
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300 $a4 p.
520 $aIntrodução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de previsão de preço, para prever o preço do arroz no Rio Grande do Sul usando o histórico do preço desta commoditie, assim como no histórico de dados climáticos da região, como temperatura e precipitação, e de insumos necessários, como área de plantio, producão, estoque inicial, e custo de adubos, calcário e diesel.
653 $aCereais
653 $aFatores climáticos
700 1 $aVILLAS BOAS, P. R.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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| Registros recuperados : 85 | |
| 4. |  | MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. Avaliação da idade de solos usando a técnica LIBS. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 585-588. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 5. | | VILLAS-BOAS, P. R.; CRESTANA, S.; POSADAS, A. Modelagem e simulação In: NAIME, J. de M.; MATTOSO, L. H. C.; SILVA. W. T. L. da; CRUVINEL, P. E.; MARTIN-NETO, L.; CRESTANA, S. (Ed.). Conceitos e aplicações da instrumentação para o avanço da agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 359-388.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 7. | | VALOIS, P. H. V.; VILLAS BOAS, P. R. Estudo da relação entre a linha de base espectral com a densidade de elétrons e temperatura de um plasma pela técnica de espectroscopia de emissão de plasma induzida por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 9., 2017, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2017. p. 17. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Bianca Baccili Zanotto Vigna, Juliana Gonçalves Costa, Lea Chapaval, Manuel Antonio Chagas Jacinto, Patricia Menezes Santos. (Embrapa Pecuária Sudeste, Documentos, 126).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 10. | | GABATO, M. M.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. Avaliação do teor de carbono em solos tratados com torta de filtro e cinza de bagaço de cana-de-açúcar. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 6., 2014, São Carlos, SP Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2014. p. 44. Editores técnicos: João de Mendonça Naime, Caue Ribeiro, Maria Alice Martins, Elaine Cristina Paris, Paulino Ribeiro Villas Boas, Ladislau Marcelino Rabello. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 57).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 11. | | SILVA, K. S. G. da; VILLAS-BOAS, P. R.; MILORI, D. M. B. P. Desenvolvimento de software para controle de equipamento de fluorescência induzida por lazer para análises agroambientais. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 10., 2018, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2018. p. 84. Editores técnicos: Daniel Souza Corrêa, Elaine Cristina Paris, Maria Alice Martins, Paulino Ribeiro Villas Boas, Wilson Tadeu Lopes da Silva. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 68). (Embrapa Instrumentação. Documentos, 68).| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 12. | | CAMARGO, G. E. O.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. V. Photon-Citrus: espectroscopia de fluorescência como ferramenta de diagnóstico precoce de huanglongbing (HLB) em citros. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 11., 2019, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. 48 Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos,134.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 14. | | FRANCO, M. A. de M. CAMPOS, M.; VILLAS-BOAS, P. R.; MILORI, D. M. B. P. Modelagem multivariada de espectros LIBS para detecção de traço de cobre em amostras de solo. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 637-640. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 16. | | BORDUCHI, L. C. L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. Quantificação de cálcio, magnésio e ferro em folhas de soja através da técnica LIBS utilizando o one-point calibration. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 4., 2019, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores: Paulino Ribeiro Villas-Boas, Maria Alice Martins, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Ladislau Martin Neto. SIAGRO 2019.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 17. | | BORDUCHI, L. C. L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. Quantificação de cálcio, magnésio e ferro em folhas de soja utilizando o método one-point calibration e a técnica LIBS. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 12., 2020, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2020. Editores técnicos: Cristiane Sanchez Farinas, Daniel Souza Corrêa, José Manoel Marconcini, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior. Embrapa Instrumentação. Documentos, 71.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 18. | | BORDUCHI, L. C. L.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS BOAS, P. R. Quantificação de carbono em solos através da técnica LIBS utilizando o one-point calibration. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 13., 2021, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2021. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval Andri, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. 55| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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| 20. | | FRAGALLI, A.; CAMPOS, M.; MILORI, D. M. B. P.; VILLAS-BOAS, P. R. Projeto de um gerador de atraso digital microcontrolado. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 313-316. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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