Portal do Governo Brasileiro
BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Instrumentação.
Data corrente:  01/12/2023
Data da última atualização:  15/01/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  MIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R.
Afiliação:  ICMC - USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA.
Título:  Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP.
Páginas:  4 p.
Idioma:  Português
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 d... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Cereais; Fatores climáticos.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159039/1/P-Aprendizado-de-Maquina-aplicado-a-predicao-do-preco-do-arroz-....pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPDIA18315 - 1UPCAA - DDPROCI.23/1142023/123
Voltar






Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido      Imprime registros no formato resumido
Registros recuperados : 1
Primeira ... 1 ... Última
1.Imagem marcado/desmarcadoMIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R. Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP. 4 p.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
Registros recuperados : 1
Primeira ... 1 ... Última
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional