Avaliação de Diferentes Arquiteturas de Redes Neurais Recorrentes na Previsão do Nível de Atividade de Abelhas - Gomes, Pedro A. B.; de Carvalho, Eduardo C.; Arruda, Helder M.; de Souza, Paulo; Pessin, Gustavo (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2017: Anais do VIII Workshop de Computação Aplicada a Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2017)
Um terço dos alimentos consumidos pela humanidade são provenientes da ação das abelhas. Estes insetos também são fundamentais para a reprodução das plantas e estão desaparecendo do planeta. Um entendimento sobre o seu comportamento, aqui abordado sobre o ponto de vista do seu nível de atividade, pode ajudar a detectar situações adversas e até potencializar o uso das abelhas em culturas. Frente a isso, neste trabalho são avaliadas seis arquiteturas de Redes Neurais Recorrentes, alternando topologia e estruturas GRU e LSTM, para prever o nível de atividade de abelhas baseado nos valores de níveis passados. Mostra-se também como o modelo com menor erro é melhorado quando treinado com mais informações de níveis anteriores.