Prognose do crescimento e produção de Corymbia citriodora empregando redes neurais artificiais

Abstract

Because of the importance of applying refinements to prediction techniques, the application of Artificial Intelligence, such as Artificial Neural Networks (ANN), has become an advantageous alternative for modeling forest growth and production. In this sense, this work was developed with the objective of evaluating the use of ANN in wood growth and production prediction, comparing it with regression analysis. Data were collected from a Corymbia citriodora plantation through a continuous forest inventory at ages of 42, 54, and 66 months. In the evaluation of the results obtained, in a validation with dependent data, the following statistical criteria were adopted: mean of the percentage deviations, square root of the mean error, correlation, and sum of squares of the residues, in addition to the graphic analysis of the residue distribution. The biological interpretation of growth and forest production trends was also included in this evaluation. In a final step, cross-validation was performed using the chi-square test at 5% significance level. It was concluded that the prediction performed using ANN resulted in a better level of accuracy than the use of regression analysis.Por conta da importância de se aplicarem refinamentos às técnicas de prognose, a aplicação de Inteligência Artificial, como por exemplo as Redes Neurais Artificiais (RNA), se constituiu de uma alternativa vantajosa à modelagem do crescimento e produção florestal. Nesse sentido, se desenvolveu este trabalho com o objetivo avaliar o emprego de RNA na prognose do crescimento e produção madeireira comparando-se com a análise de regressão. Os dados foram coletados em um plantio de Corymbia citriodora por meio de um inventário florestal contínuo feito nas idades de 42, 54 e 66 meses. Na avaliação dos resultados obtidos, em uma validação com dados dependentes, adotou-se os critérios estatísticos: média dos desvios percentuais, raiz quadrada do erro médio, correlação e soma dos quadrados dos resíduos, além da análise gráfica da distribuição de resíduos. Incluiu-se, também nesta avaliação, a interpretação biológica das tendências de crescimento e produção florestal. Em uma etapa final de avaliação, procedeu-se a validação cruzada com o emprego do teste de qui-quadrado ao nível de 5% de significância. Concluiu-se que a prognose realizada por meio de RNA resultou em um melhor nível de acurácia que o emprego da análise de regressão