Banca de DEFESA: MAYARA ALANA SILVESTRE ARAÚJO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MAYARA ALANA SILVESTRE ARAÚJO
DATA : 22/08/2023
HORA: 08:00
LOCAL: Plataforma de google meet
TÍTULO:

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DA SORÇÃO DO HERBICIDA DICLOSULAM EM SOLOS

PALAVRAS-CHAVES:

comportamento de herbicida, capacidade de predição, feature selection, análise fatorial

PÁGINAS: 55
RESUMO:

A interação entre os herbicidas e o solo determinam a eficiência do controle de plantas daninhas e a disponibilidade dessa substância para o meio. O uso de métodos estatísticos possibilita a predição dos fenômenos que envolvem a retenção de herbicidas no solo, contribuindo para uma melhor eficiência do controle das plantas daninhas e auxiliam a minimizar os impactos ambientais. Assim, nesta pesquisa foram elaborados modelos de redes neurais artificiais (RNAs) para estimar o coeficiente de sorção para o herbicida diclosulam em solos brasileiros, baseando-se nas propriedades físicas e químicas do herbicida e dos solos. O coeficiente de sorção do herbicida foi definido em laboratório em ensaios com 45 solos de diferentes propriedades. As entradas dos modelos de RNA, para estimar os coeficientes de sorção, foram os atributos dos solos e as saídas correspondiam aos coeficientes de sorção. Foram feitos gráficos de box-plot para avaliar como os dados de entrada estavam distribuídos e visualizar possíveis interferências futuras nas RNAs. Foram elaborados 6 modelos de RNAs com e sem métodos se seleção de variáveis, sendo empregados os métodos de seleção de feature selection e de análise fatorial. Aplicou-se o erro quadrático médio (MAE), o erro absoluto médio (MAE) a raiz quadrada do erro médio (RMSE), para mensurar a eficiência dos modelos. Deste modo, os métodos de seleção de variáveis se mostraram fundamentais na elaboração dos modelos de RNAs, simplificando o processamento dos dados. Sendo que o método de seleção de variáveis que se mostrou mais eficiente para predição do herbicida diclosulam em solos foi o método de análise fatorial, cujas variáveis de maior importância para esse modelo foram matéria orgânica (MO), magnésio (Mg), potássio (K), silte, saturação por alumínio (m), alumínio (Al) e acidez potencial (H+Al).

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - GUILHERME BRAGA PEREIRA BRAZ - PESQUISADOR
Externo à Instituição - MATHEUS DE FREITAS SOUZA - UNIRV
Presidente - ***.141.414-** - PAULO SERGIO FERNANDES DAS CHAGAS - UFERSA
Externo ao Programa - 2578617 - STEFESON BEZERRA DE MELO - null