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Sistemas inteligentes aplicados na modelagem da produção de hastes florais de Heliconia spp / Intelligent systems used in modeling of production of floral stems from Heliconia spp.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-11T13:27:47Z
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Previous issue date: 2013-02-28 / The objective of this work was to analyze the influence of photoperiod (N, hours), air temperature (TM, °C) and precipitation (PREC, mm) in the production of flower stem of four species of Heliconia spp., evaluate the temporal stability of production and develop models to estimate the production of flower stem by Artificial Neural Networks (ANNs) and multiple regression. The database used in this study came from an experiment conducted in the period of dec/2003 until mar/2012, in Camaragibe-PE. Four cultivars of heliconias were evaluated: H. psittacorum L.f. Red Opal, H. psittacorum x H. spathocircinata cv. Golden Torch, H. stricta Fire Bird e H. rauliniana. We obtained the number of flower stem harvested per plant per month (HCM) and weekly (HCS), TM, PREC and N. To analyze the temporal stability was known the relative difference parameter (HCM) each month. Overall species showed stability in the production of HCM, which we determined the months of lower and higher production. The largest increases in HCS were observed in cv. Golden Torch showed that in the month of December a HCM 87% higher than the average annual and H. rauliniana with HCM 274% higher for the month of November. The use of ANNs compared to multiple regression was more efficient for predicting the production of flower stalks of four species of Heliconia spp. based on TM, N, and PREC. For all species studied the results of the simulations of increased air temperature indicated a fall in production which ranged from 33.19% to 38.71%. / Objetivou-se com este trabalho analisar a influência do fotoperíodo (N, horas), temperatura do ar (TM, °C) e precipitação (PREC, mm) na produção de hastes florais de quatro espécies de Heliconia spp., avaliar a estabilidade temporal da produção e desenvolver modelos para estimação da produção de hastes florais por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA) e regressão múltipla. Os dados utilizados foram provenientes de um experimento conduzido no período de dez/2003 a mar/2012, no município de Camaragibe-PE. Foram avaliadas quatro cultivares de helicônias: H. psittacorum L.f. Red Opal, H. psittacorum x H. spathocircinata cv. Golden Torch, H. stricta Fire Bird e H. rauliniana. Foi obtido o número de hastes florais colhidas por touceira por mês (HCM) e por semana (HCS), TM, PREC e N. Para a análise da estabilidade temporal foi conhecida a diferença relativa do parâmetro (HCM) em cada mês. No geral as espécies apresentaram estabilidade na produção de HCM, o que foi possível constatar os meses de menor e maior produção. Os maiores acréscimos da produção foram obtidos pela cv. Golden torch que apresentou no mês de dezembro um HCM 87% maior que a média anual e a H. rauliniana com HCM 274% maior para o mês de novembro. A utilização de RNAs comparadas à regressão múltipla mostrou-se mais eficiente para a predição da produção de hastes florais de quatro espécies de Heliconia spp. com base na TM, N e PREC. Para todas as espécies estudadas o resultado das predições das simulações de aumento de temperatura do ar indicou queda na produção de hastes florais que variou entre 33,19 a 81,78%.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/5665
Date28 February 2013
CreatorsGOMES, Rafael José
ContributorsGUISELINI, Cristiane, LOGES, Vivian, PANDORFI, Héliton, SIQUEIRA, Glécio Machado
PublisherUniversidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UFRPE, Brasil, Departamento de Engenharia Agrícola
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-5347692450416052129, 600, 600, 600, -2862116196355079674, 9185445721588761555

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