Using artificial neural networks in estimating wood resistance

The purpose of this research was to evaluate the potential of Artificial Neural Networks in estimating the properties of wood resistance. In order to do so, a hybrid of eucalyptus (Eucalyptus urograndis) planted in the Northern Region of the State of Mato Grosso was selected and ten trees were collected. Then, four samples of each tree were removed, totaling 40 samples, which were later subjected to non-destructive testing of apparent density, ultrasonic wave propagation velocity, dynamic modulus of elasticity obtained by ultrasound, and Janka hardness. These properties were used as estimators of resistance and compressive strength parallel to fibers, and hardness. Multilayer Perceptron networks were also employed, training 100 of them for each of the evaluated parameters. The obtained results indicated that the use of Artificial Neural Networks is an efficient tool for predicting wood resistance

Artificial neural networks for corn yield prediction and definition of site-specific crop management through soil properties

O entendimento dos fatores que influenciam a produtividade é essencial para o sucesso produtivo e para adoção de manejo diferenciado em sítios específicos. Na busca de alternativas para predizer a produtividade de grãos de milho a partir de atributos do solo, uma alternativa consiste no uso de redes neurais artificiais (RNAs). Diante disso, o presente estudo teve por objetivo avaliar a eficácia de adoção de atributos do solo por interface da análise de regressão, e das RNAs no estabelecimento de sítios de manejo diferenciado e predição da produtividade de grãos de milho, “segunda safra”, em solos de cerrado. Os dados foram obtidos em uma área de 41,76 ha, cultivada em 2010 e 2011. Apesar de demandar maior tempo de construção e processamento em relação à regressão linear, a adoção de RNAs permite melhor predição da produtividade de grãos. Em consonância ao estabelecimento de sítios específicos de manejo diferenciado do solo, a partir dos atributos teor de argila, capacidade de troca de cátions, matéria orgânica do solo e saturação de bases.The understanding of the factors influencing yield is essential for the crop success and adoption of site-specific management. The use of artificial neural networks (ANN) is an alternative of corn yield prediction from soil properties attributes. Thus, this study aimed to evaluate the effectiveness of adoption of soil properties by interface of the regression analysis, and ANNs in the establishment of site-specific management zones and prediction of corn yield, second crop in Cerrado’s soil. Data were collected in an area of 41.76 ha cropped in 2010 and 2011. The adoption of ANNs allows better corn yield prediction despite of higher demand of construction time and processing when compared to linear regression. In consonance to the soil site-specific establishment from clay content, exchange cation capacity, organic matter and base soil saturation

Artificial neural networks for modeling wood volume and aboveground biomass of tall Cerrado using satellite data

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.The objective of this work was to evaluate the effectiveness of regression models and artificial neural networks (ANNs) in predicting wood volume and aboveground biomass of arboreal vegetation in area of tall Cerrado (a forest, savanna-like vegetation). Wood volume and biomass were estimated with allometric equations developed for the studied area. The vegetation indices, as predictor variables, were estimated from LISS-III sensor imagery, and the basal area was determined from field measurements. Equation precision was verified by the correlation between estimated and observed values (r), standard error of estimate (Syx), and by the residual plot. The regression equations for total wood volume and bole volume (0.96 and 0.97 for r, and 11.92 and 9.72% for Syx, respectively), as well as for aboveground biomass (0.91 and 0.92 for r, and 22.73 and 16.80% for Syx, respectively) showed good adjustments. The neural networks also showed good adjustments for both wood volume (0.99 and 0,99 for r, and 4.93 and 4.83% for Syx) and biomass (0.97 and 0.98 for r, and 8.92 and 7.96% for Syx, respectively). Basal area and vegetation indices were effective in estimating wood volume and biomass for the tall cerrado vegetation. Measured wood volume and aboveground biomass did not differ statistically from the predicted values by both the regression models and neural networks (χ2ns); however, the ANNs are more accurate

Estudo da arte do uso de redes neurais, geoestatística e de métodos de regressão na estimativa do volume da madeira

Orientadora: Prof. Me. Ângela Klein HentzCoorientadora: Prof. Dra. Ana Paula Dalla CorteMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Curso de Especialização MBA em Manejo Florestal de PrecisãoInclui referências: p .30-40Resumo: Nos povoamentos florestais, o volume de madeira é considerado uma das variáveis de difícil obtenção, uma vez que além dos custos referentes as coletas de dados, têm-se os possíveis erros amostrais, que podem acarretar na super ou subestimativa do estoque de interesse. A geoestatística e as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vem sendo aplicadas dentre outros objetivos para melhorar a precisão nas estimativas e diminuir os elevados custos dos inventários florestais. Assim, objetivou-se apresentar uma revisão de literatura, um comparativo sobre o uso das ferramentas e metodologias de regressão em relação aquelas ligadas a redes neurais artificiais e geoestatística para a estimativa do volume da madeira. A metodologia de pesquisa teve como base uma revisão bibliográfica de caráter científico tendo como foco a utilização de tecnologias de apoio ao inventário. Foi possível observar, a partir dos artigos analisados que o uso das metodologias de RNAs e geoestatística, apresentam-se como alternativas viáveis e usuais para a estimativa do volume da madeira quando comparadas aos métodos de regressão, Entre os trabalhos observados que foram utilizados métodos de regressão, foi possível verificar que o erro padrão variou de 0,07 % a 11,92 %, já métodos com o uso das técnicas das RNAs a variação foi de 1,9% a 6,08%, e os que utilizaram geoestatística apresentaram uma variação do erro de 1,12% a 8 %

A densidade da madeira de árvores no cerradão contribui na estimativa da biomassa por intermédio da regressão e redes neurais artificiais?

Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2021.Apesar do Cerrado ser considerado o segundo bioma brasileiro, estudos na mensuração de dados de biomassa ainda são escassos. Essa escassez se deve parcialmente a sua alta heterogeneidade e ainda necessitar de métodos destrutivos de medição, os quais esbarram na legislação brasileira. O presente trabalho visa avaliar o efeito da densidade da madeira nas estimativas da biomassa individual arbórea em árvores de cerradão, através da predição de modelos de regressão e do treinamento de redes neurais artificiais (RNA). Para tanto, foram coletados dados de diâmetro à 1,30m do solo(dap), altura total (ht) e densidade (d) de 80 indivíduos, distribuídos em 34 espécies, em um fragmento de cerradão de 10,15 hectares no Parque Estadual do Lajeado da Serra do Lajeado, próximo ao município de Palmas – Tocantins – Brasil. Os modelos de regressão e as redes neurais artificiais foram treinadas e validas. Os critérios de ajuste e seleção foram: o coeficiente de correlação (r) entre os valores observados e estimados, o erro padrão residual absoluto (Syx), o erro padrão residual em percentual (Syx%) e a análise gráfica dos resíduos. Os resultados obtidos apontaram moderada a baixa correlação entre a densidade da madeira e a biomassa, logo os modelos e as redes treinadas com e sem a densidade não diferiram estatisticamente. Entre as técnicas de regressão e redes neurais artificias, não houve diferença significativas, embora as estáticas de ajuste e precisão das RNAs foram mais acuradas na estimativa da biomassa arbórea em área de cerradão. Por fim, os resultados revelaram que a densidade da madeira é uma variável que não implica em melhorias na estimativa da biomassa em árvores individuais em áreas de cerradão, seja por técnicas de regressão ou inteligência artificial.While Cerrado is considered the second biome in Brazil, studies measuring its biomass are still scarce. Such a scarcity stems partially due to its high heterogeneity and also to the need for destructive measurement methods, which collide with Brazilian legislation. Distinctly, this study deploys generic models and artificial neural networks (ANN) training to evaluate the effect of wood density on estimates of individual tree biomass in Cerradao trees. For this purpose, data includes diameter at 1.30m (dap), height (ht), and density (d) of 80 individuals, distributed in 34 species in a cerradão fragment of 10.15 hectares in the Park do Lajeado da Serra, near city of Palmas – Tocantins - Brazil. Regression models and artificial neural networks were trained and validated. Criteria for calibration and selection were the correlation coefficient (r), the absolute residual standard error (Syx), the absolute residual standard error in percentage (Syx%) and the normality of the residuals (determined by visual inspection). The results obtained showed moderate to low correlation between wood density and biomass, so the models and networks trained with and without the density between and statistically do not differ. Results suggest that density does not strongly correlate with any other variable, such that its inclusion in the models does not significantly change conclusions. Although, ANNs seem to be superior to regression models in measuring biomass in cerradão. Finally, our results revealed that wood density is a variable that does not imply improvements in the estimation of individual tree biomass in cerradão areas, either by regression or artificial intelligence techniques

Developing a hybrid hidden MARKOV model using fusion of ARMA model and artificial neural network for crude oil price forecasting

Crude oil price forecasting is an important component of sustainable development of many countries as crude oil is an unavoidable product that exist on earth. Crude oil price forecasting plays a very vital role in economic development of many countries in the world today. Any fluctuation in crude oil price tremendously affects many economies in terms of budget and expenditure. In view of this, it is of great concern by economists and financial analysts to forecast such a vital commodity. However, Hidden Markov Model, ARMA Model and Artificial Neural Network has many drawbacks in forecasting such as linear limitations of ARMA model which is in contrast to the financial time series which are often nonlinear, ANN is very weak in terms of out-sample forecast and it has very tedious process of implementation, HMM is very weak in an in-sample forecast and has issue of a large number of unstructured parameters. In view of this drawbacks of these three models (ANN, ARMA and HMM), we developed an efficient Hybrid Hidden Markov Model using fusion of ARMA Model and Artificial Neural Network for crude oil price forecasting, MATLAB was employed to develop the four models (Hybrid HMM, HMM, ARMA and ANN). The models were evaluated using three different evaluation techniques which are Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Absolute Error (AE) and Root Mean Square Error (RMSE). The findings showed that Hybrid Hidden Markov Model was found to provide more accurate crude oil price forecast than the other three models in which. The results of this study indicate that Hybrid Hidden Markov Model using fusion of ARMA and ANN is a potentially promising model for crude oil price forecasting

Recurrent Multiplicative Neuron Model Artificial Neural Network for Non-Linear Time Series Forecasting

Artificial neural networks (ANN) have been widely used in recent years to model non-linear time series since ANN approach is a responsive method and does not require some assumptions such as normality or linearity. An important problem with using ANN for time series forecasting is to determine the number of neurons in hidden layer. There have been some approaches in the literature to deal with the problem of determining the number of neurons in hidden layer. A new ANN model was suggested which is called multiplicative neuron model (MNM) in the literature. MNM has only one neuron in hidden layer. Therefore, the problem of determining the number of neurons in hidden layer is automatically solved when MNM is employed. Also, MNM can produce accurate forecasts for non-linear time series. ANN models utilized for non-linear time series have generally autoregressive structures since lagged variables of time series are generally inputs of these models. On the other hand, it is a well-known fact that better forecasts for real life time series can be obtained from models whose inputs are lagged variables of error. In this study, a new recurrent multiplicative neuron neural network model is firstly proposed. In the proposed method, lagged variables of error are included in the model. Also, the problem of determining the number of neurons in hidden layer is avoided when the proposed method is used. To train the proposed neural network model, particle swarm optimization algorithm was used. To evaluate the performance of the proposed model, it was applied to a real life time series. Then, results produced by the proposed method were compared to those obtained from other methods. It was observed that the proposed method has superior performance to existing methods. (C) 2014 The Authors. Published by Elsevier Ltd. Selection and peer review under responsibility of Organizing Committee of BEM 2013.Wo