Predição da produtividade de bananeiras ‘Prata-Anã’ e ‘BRS Platina’ por redes neurais artificiais

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Resumo

Modelos de predição podem contribuir para a análise de dados e tomada de decisões no manejo de uma cultura. Objetivou-se avaliar a viabilidade da predição de produtividade de bananeiras ‘Prata-Anã’ e ‘BRS Platina’, por meio de redes neurais artificiais, bem como determinar os descritores morfológicos mais importantes para este fim. Foram mensurados a altura de planta; perímetro do pseudocaule ao nível do solo, a 30 e 100 cm de altura; número de folhas vivas na colheita; massa, comprimento e diâmetro do engaço; número de pencas e de frutos; massa do cacho e das pencas; massa média das pencas; e relação entre a massa do engaço e do cacho. Os dados foram submetidos a análise por redes neurais artificiais, utilizando-se o software R. Os melhores ajustes foram obtidos com dois e três neurônios na camada intermediária, respectivamente, para ‘Prata-Anã’ e ‘BRS Platina’. Esses modelos apresentaram os menores erros quadráticos médios, o que corresponde a maior proximidade entre os dados preditos e os reais, e, por conseguinte, maior eficiência das redes na predição da produtividade. Pelo coeficiente de determinação, verificaram-se os melhores ajustes para ‘Prata-Anã’ (R² = 0,99 para todas as composições de rede), enquanto, para ‘BRS Platina’, a adequação dos dados possibilitou R² com valores entre 0,97 e 1,00, aproximadamente. Previsões de produtividade para ‘Prata-Anã’ e ‘BRS Platina’ foram obtidas com alta eficiência por meio de redes neurais artificiais.

PALAVRAS-CHAVE: Musa spp., modelos matemáticos, planejamento rural.

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Biografia do Autor

Bruno Vinícius Castro Guimarães, Instituto Federal do Amazonas

Agrônomo

Mestre em Produção Vegetal

Doutorando em Produção Vegetal

Sérgio Luiz Rodrigues Donato, Instituto Federal Baiano Campus Guanambi

https://orcid.ID: 0000-0002-7719-4662

Ignacio Aspiazú, Universidade Estadual de Montes Claros

State University of Montes Claros, Department of Agricultural Sciences, Janaúba, MG, Brazil. E-mail/ORCID: ignacio.aspiazu@unimontes.br/0000-0002-0042-3324

Alcinei Mistico Azevedo, Universidade Federal de Minas Gerais

Federal University of Minas Gerais, Institute of Agricultural Sciences, Montes Claros, MG, Brazil. E-mail/ORCID:  alcineimistico@hotmail.com/0000-0001-5196-0851.

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Publicado

12-04-2021

Como Citar

GUIMARÃES, B. V. C.; DONATO, S. L. R. .; ASPIAZÚ, I.; AZEVEDO, A. M. . Predição da produtividade de bananeiras ‘Prata-Anã’ e ‘BRS Platina’ por redes neurais artificiais. Pesquisa Agropecuária Tropical, [S. l.], v. 51, p. e66008, 2021. Disponível em: https://revistas.ufg.br/pat/article/view/66008. Acesso em: 19 out. 2021.

Edição

Seção

Artigo Científico