O Estado do Piauí é um dos maiores produtores de mel do Brasil, tendo na apicultura uma área de grande importância socioeconômica para as suas regiões produtoras. O conhecimento de fatores que permitam o desenvolvimento da produção melífera, são essenciais para o desenvolvimento econômico, principalmente na produção ligadas à agricultura familiar.
A mudança dos fatores climáticos como vento, temperatura e umidade, são um dos motivos que interferem diretamente na produção de mel. Neste trabalho foram testadas algumas combinações de modelos de redes neurais (CNN-Dense; GRU-Dense e LSTM-Dense) com o objetivo de predição da produção de mel com base nos dados climáticos diários da região. Todas as redes estudadas obtiveram êxito ao alcançar predições com índices de RMSE e desvio padrão inferiores a 3 por cento da produção para o período estudado.
Os modelos foram testados com os dados climáticos e da produção da região de Piracuruca, dos modelos testados podemos destacar o modelo LSTM-Dense, com o qual se obtive os melhores índices, onde neste modelo o índice “R2” obteve uma precisão de 99,999 por cento, demonstrando-se assim a eficácia do uso de Redes Neurais Artificiais no reconhecimento dos padrões climáticos para a predição da produção mel.
Qualificação MARIO RODRIGUES GOMES MEIRELES FILHO
Terça-feira, 8 de fev de 2022 • 16:00 – 17:00
Como participar do Google Meet
Link da videochamada: https://meet.google.com/wnq-xivm-xkp