01714nam a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000230006024501160008326001170019930000160031650000200033252010830035265000130143565000170144865300150146570000230148070000170150321290582021-02-03       2020    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aFERREIRA, J. S. A.  aModelo para predição de resultados de colheitas com base em modelos ocultos de Markov.h[electronic resource]  aIn: CONFERÊNCIAS IADIS IBERO-AMERICANAS WWW/INTERNET E COMPUTAÇÃO APLICADA, 2020. Atas... [S.l.]: IADISc2020  ap. 149-156.  aEvento virtual.  aO gerenciamento adequado dos sistemas de produção agrícola pode garantir melhores resultados de produtividade, dado o tipo de colheita, condições climáticas, características do solo e outras variáveis agrícolas relevantes. A previsão dos resultados da colheita depende fortemente das características locais, e a literatura mostra que os fatores que afetam a produção variam no espaço e no tempo, exigindo que os sistemas para esse tipo de previsão possam alterar seu mecanismo de inferência ao longo do tempo. Este artigo propõe a modelagem de um sistema baseado em um modelo oculto de Markov para previsão da produtividade de culturas (a variável oculta), que utiliza dados relacionados às características do solo e condições climáticas (as variáveis visíveis) ao longo do tempo de plantio. A flexibilidade do modelo admite a adição de outras variáveis sem alteração de sua estrutura. Os resultados mostram que a variação temporal é capturada pelo modelo, que pode ser inicializado por uma abordagem de probabilidade frequentista ou bayesiana.  aColheita  aEstatística  aPredição1 aFERREIRA, A. P. L.1 aPEREZ, N. B.