Redes Neurais na Simulação de Condições Climáticas Potenciais ao Cultivo de Bambu no Brasil - Lorençone, João Antonio; Aparecido, Lucas E. de O.; Lorençone, Pedro Antonio; Torsoni, Guilherme Botega (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2021)
Esse estudo teve como objetivo realizar o zoneamento agrícola de risco climático do bambu no Brasil por meio de redes neurais artificiais. Foi utilizado dados climáticos de temperatura do ar (TAIR, ºC) e precipitação pluviométrica (P). Foi empregado a Rede Neural Artificial Feed Forward, Multilayer Perceptron (MLP) com algoritmo de aprendizagem “backpropagation” para multicamadas. O zoneamento agroclimático permitiu a classificação das regiões por aptidão climática e demonstrou que 71% do território nacional foram aptos para o cultivo do bambu. O uso da rede neural permitiu uma classificação precisa e rápida das aptidões climáticas.