Redes neurais artificiais para rendimento do harvester e forwarder em colheita de eucalipto na região Vale do Rio Doce em Minas Gerais

Orientadora : Drª. Aline Edwiges Mazon de AlcântaraMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Curso de Especialização MBA em Gestão FlorestalInclui referênciasResumo : O objetivo deste estudo foi utilizar a metodologia das Redes Neurais Artificiais (RNA) para estimar os rendimentos médios nas operações de colheita florestal utilizando equipamentos harvester e forwarder. Os dados utilizados foram provenientes de registros diários de derrubada, processamento e baldeio em plantios florestais de clones de eucalipto de uma empresa de celulose situada na região do Vale do Rio Doce, no leste de Minas Gerais. O percentual de dados para treinamento e generalização das redes foi de 80% e 20% respectivamente. Foram treinadas redes do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e o algoritmo de treinamento foi o Resilient Propagation (RPROP). Por meio da avaliação constatou-se uma boa correlação entre os valores observados e estimados pelas RNA. Conclui-se que as RNA apresentaram resultados satisfatórios na estimação de rendimentos operacionais para os distintos sistemas de colheita em plantios florestais de clones de eucalipto. Palavras-chave: Redes neurais artificiais. Colheita de eucalipto