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Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties (2006)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: REICHARDT, KLAUS - ESALQ
  • USP Schools: ESALQ
  • DOI: 10.1590/s0103-90162006000400010
  • Subjects: ANÁLISE DO SOLO; SOLOS (PROPRIEDADES)
  • Language: Inglês
  • Abstract: O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo
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    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: hybrid
    • Licença: cc-by-nc
    Informações sobre o Citescore
  • Título: Scientia Agricola

    ISSN: 0103-9016

    Citescore - 2017: 1.54

    SJR - 2017: 0.578

    SNIP - 2017: 1.266


  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    ESABC10500108235-SAcervo de Peridicos
    How to cite
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    • ABNT

      TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; et al. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, 2006. DOI: 10.1590/s0103-90162006000400010.
    • APA

      Timm, L. C., Gomes, D. T., Barbosa, E. P., Reichardt, K., Souza, M. D. de, & Dynia, J. F. (2006). Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola, 63( 4), 386-395. doi:10.1590/s0103-90162006000400010
    • NLM

      Timm LC, Gomes DT, Barbosa EP, Reichardt K, Souza MD de, Dynia JF. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola. 2006 ; 63( 4): 386-395.
    • Vancouver

      Timm LC, Gomes DT, Barbosa EP, Reichardt K, Souza MD de, Dynia JF. Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Scientia Agricola. 2006 ; 63( 4): 386-395.

    Referências citadas na obra
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