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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Souza, Cristiano Márcio Alves de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4203780407747090pt_BR
dc.contributor.referee1Orlando, Roberto Carlos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2228913986955678pt_BR
dc.contributor.referee2Rafull, Leidy Zulys Leyva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0680359013216763pt_BR
dc.creatorPadilha, Marcondes de Souza-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5207749038070901pt_BR
dc.date.accessioned2020-04-30T12:27:29Z-
dc.date.available2020-04-30T12:27:29Z-
dc.date.issued2018-02-16-
dc.identifier.citationPADILHA, Marcondes de Souza. Uso de redes neurais artificiais na predição de eficiências na colheita semimecanizada do feijão. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Agrícola) – Faculdade de Ciências Agrárias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2961-
dc.description.resumoA cultura do feijão está entre as mais consumidas e produzidas no Brasil. Aliado a demanda de alimentos, há a crescente busca por tecnologias e controladores para agricultura, que possibilitem ampliar o uso de sistemas mais eficientes no processo de produção. Este trabalho teve como objetivo modelar arquiteturas de redes neurais artificiais (RNA) para predizer as eficiências mecânicas na colheita semimecanizada do feijão e realizar a validação das redes obtidas. Foi utilizada uma rede Perceptron multicamadas, com três entradas (teor de água de colheita, rotação do cilindro trilhador de fluxo axial e taxa de alimentação da colhedora), duas camadas escondidas de neurônios e uma saída (eficiência). Realizou-se a predição da eficiência no recolhimento da plataforma, na trilha e separação do rotor, na limpeza das peneiras e da eficiência total da máquina. Para realizar os estudos, a RNA foi processada implemento um algoritmo em script, a fim de modelar a rede, alternar a quantidades de neurônios das camadas ocultas, selecionar, testar e validar a RNA com melhor desempenho. Para validar as arquiteturas selecionadas pelas redes foi realizada a comparação de seus resultados com dados experimentais. As arquiteturas selecionadas para predizer as eficiências foram: 3-8-15-1 para plataforma, 3-9-7-1 para trilha e separação, 3-5-11-1 para limpeza e 3-15-10-1 para total. As RNA predizem resultados satisfatório, tendo todas elas apresentadas erros relativos inferiores a 1%, coeficiente de determinação superior a 0,70 e correlação linear superior ao acerto das redes. Assim, houve validação das RNA selecionadas para predizer as eficiências na plataforma de recolhimento, na trilha e separação, na limpeza e a total da máquina.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-04-30T12:27:29Z No. of bitstreams: 1 MarcondesdeSouzaPadilha.pdf: 966161 bytes, checksum: 52e2eb15519a7130c1e9fbf4b61a6b73 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-04-30T12:27:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcondesdeSouzaPadilha.pdf: 966161 bytes, checksum: 52e2eb15519a7130c1e9fbf4b61a6b73 (MD5) Previous issue date: 2018-02-16en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Agráriaspt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPerda na colheitapt_BR
dc.subjectHarvesting lossesen
dc.subjectModelo matemáticopt_BR
dc.subjectMathematical modelsen
dc.subjectTecnologia agrícolapt_BR
dc.subjectAgricultural Technologiesen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApt_BR
dc.titleUso de redes neurais artificiais na predição de eficiências na colheita semimecanizada do feijãopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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