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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
Data corrente: |
07/01/2015 |
Data da última atualização: |
07/01/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
AMARO, G. B.; CARMONA, P. A. O.; LOPES, J. F.; CARVALHO, A. D. F. de; BARBIERI, R. L. |
Afiliação: |
GEOVANI BERNARDO AMARO, CNPH; P. A. O. CARMONA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; JOSE FLAVIO LOPES, CNPH; AGNALDO D FERREIRA DE CARVALHO, CNPH; ROSA LIA BARBIERI, CPACT. |
Título: |
Desempenho agronômico de morangas avaliadas para caracteres dos frutos no Distrito Federal. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 31, p. S1873-S1880, 2014. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Suplemento. Edição dos Anais do 53 Congresso Brasileiro de Olericultura, jul. 2014. |
Conteúdo: |
O presente trabalho teve como objetivo avaliar treze genótipos de morangas para caracteristicas agronômicas de frutos em Brasília-DF. |
Palavras-Chave: |
Moranga. |
Thesagro: |
Abobora; Caracteristicas agronomicas; Cucúrbita Máxima; Melhoramento genético vegetal. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/114948/1/Rosa-Lia-A6033-T9822-Comp-11.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
28/01/2022 |
Data da última atualização: |
22/11/2022 |
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
Autoria: |
ANTONIASSI, R. A. dos S. |
Afiliação: |
ROGÉRIO ALVES DOS SANTOS ANTONIASSI, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. |
Título: |
Predição de nível de rios da Região Hidrográfica do Rio Paraguai utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
2022. |
Páginas: |
70 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande. Coorientador: Carlos Roberto Padovani. |
Conteúdo: |
Resumo: O Pantanal faz parte da Região Hidrográfica do Rio Paraguai (RH-Paraguai) e possui, como característica, a inundação de uma parcela de sua área em determinadas épocas do ano. Essa inundação gera uma série de problemas socioeconômicos à população que vive em seu entorno. Problemas estes que podem ser mitigados quando há previsão de sua ocorrência com antecedência. Nesse sentido, este trabalho investiga a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para a predição de níveis dos rios da RH-Paraguai, utilizando dados diários de estações a montante para previsão do nível de estações a jusante. Nessa perspectiva, a modelagem com técnicas de AM demonstra-se eficaz nas predições, na medida que trabalhos similares aparecem na literatura correlata. Dessa maneira, é utilizada uma fonte de dados com valores de níveis diários, sendo selecionada uma amostra de três estações. Em seguida, foi retirada a defasagem do tempo entre o pico de cheia de uma estação e outra, pesquisados os hiperparâmetros ideais para as redes Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) e submetidos ao processo de treinamento. Posteriormente, foram selecionados os modelos de melhores resultados de cada algoritmo, os quais foram comparados com a técnica de Regressão utilizada atualmente. Os resultados mostram que os três modelos testados podem ser utilizados para a tarefa de predição, em que, os três apresentam melhorias em relação ao modelo atual. O modelo com o algoritmo GRU se destacou por apresentar as menores taxas de erro e por ser 23,84% mais preciso que o modelo de Regressão, já LSTM e BiLSTM são, respectivamente, 18,09% e 19,16% mais precisos que o modelo de Regressão. Os modelos de LSTM e BiLSTM se aproximam mais do valor real nos picos de níveis máximos e mínimos, quando comparados ao de Regressão e ao GRU. MenosResumo: O Pantanal faz parte da Região Hidrográfica do Rio Paraguai (RH-Paraguai) e possui, como característica, a inundação de uma parcela de sua área em determinadas épocas do ano. Essa inundação gera uma série de problemas socioeconômicos à população que vive em seu entorno. Problemas estes que podem ser mitigados quando há previsão de sua ocorrência com antecedência. Nesse sentido, este trabalho investiga a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para a predição de níveis dos rios da RH-Paraguai, utilizando dados diários de estações a montante para previsão do nível de estações a jusante. Nessa perspectiva, a modelagem com técnicas de AM demonstra-se eficaz nas predições, na medida que trabalhos similares aparecem na literatura correlata. Dessa maneira, é utilizada uma fonte de dados com valores de níveis diários, sendo selecionada uma amostra de três estações. Em seguida, foi retirada a defasagem do tempo entre o pico de cheia de uma estação e outra, pesquisados os hiperparâmetros ideais para as redes Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) e submetidos ao processo de treinamento. Posteriormente, foram selecionados os modelos de melhores resultados de cada algoritmo, os quais foram comparados com a técnica de Regressão utilizada atualmente. Os resultados mostram que os três modelos testados podem ser utilizados para a tarefa de predição, em que, os três apresentam melhorias em relação ao mode... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Modelo de predição; Nivel de rio. |
Thesagro: |
Análise de Dados; Hidrografia. |
Thesaurus NAL: |
Hydrograph; Prediction. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1139439/1/mestrado-defesa-rogerio-antoniassi.pdf
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Marc: |
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