Modelagem da densidade básica da madeira de eucalipto utilizando redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisorOliveira, José Tarcisio da Silva
dc.contributor.advisor-coVidaurre, Graziela Baptista
dc.contributor.refereeLima, Jose Luis
dc.contributor.refereeRegazzi, Adair José
dc.contributor.refereeSilva, Mayra Luiza Marques da
dc.date.accessioned2018-12-20T13:24:45Z
dc.date.available2018-12-20
dc.date.available2018-12-20T13:24:45Z
dc.identifier.citationBOA, Ana Carolina. Modelagem da densidade básica da madeira de eucalipto utilizando redes neurais artificiais. 2018. 88 f. Tese (Doutorado em Ciências Florestais) – Universidade Federal do Espírito Santo, Centro de Ciências Agrárias e Engenharias, Jerônimo Monteiro - ES, 2018.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10568
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.courseDoutorado em Ciências Florestaispor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestaispor
dc.subject.br-rjbnMadeirapor
dc.subject.br-rjbnEucaliptopor
dc.subject.br-rjbnRedes neurais (Computação)por
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestalpor
dc.subject.udc630
dc.titleModelagem da densidade básica da madeira de eucalipto utilizando redes neurais artificiaispor
dc.typedoctorThesiseng
dcterms.abstractAs indústrias brasileiras do setor florestal são destaques mundiais em produtividade e qualidade, e empregam um grande volume de matéria-prima para atender a demanda de seus processos. Além da quantidade, o setor exige materiais que atendam com qualidade seus processos e correspondam com a qualidade requerida de seus produtos finais. Entre as propriedades que caracterizam a madeira, a densidade básica é destacada como um importante parâmetro de qualidade, uma vez que está relacionada a diversos aspectos tecnológicos e econômicos. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar modelagem por redes neurais artificiais na estimativa da densidade básica da madeira de eucalipto destinada à produção de celulose. Foram avaliadas 352 árvores de 18 clones do híbrido Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla, com idades entre dois e oito anos, originados de plantios nos estados do Espírito Santo e Bahia. As variáveis quantitativas empregadas nas estimativas da densidade foram idade, DAP, volume, precipitação acumulada, temperatura e umidade relativa, adicionadas das variáveis qualitativas clone e região. A densidade da madeira foi estimada por meio de redes neurais artificiais (RNAs) e, para melhor desempenho, estimativas foram realizadas a partir de sete diferentes combinações das variáveis empregadas, sendo elas: COMP (dados completos), REG-1 (Aracruz-ES), REG-2 (São Mateus-ES), REG-3 (Bahia), CLAS-1 (árvores com 2 a 4 anos), CLAS-2 (árvores com 4 a 6 anos) e CLAS-3 (árvores com 6 a 8 anos). Foram também testados os desempenhos das funções de ativação logarítima hiperbólica e tangente hiperbólica e dos algoritmos de treinamento Levenberg-Marquardt e Resilient Propagation (RPROP+) da camada oculta das RNAs. Com base nas configurações da camada oculta, o algoritmo Levenberg-Marquardart apresentou melhor desempenho e tanto a função de ativação logarítmica quanto a hiperbólica apresentaram desempenho satisfatório. De modo geral, as redes neurais artificiais apresentaram bom desempenho na estimativa da densidade básica da madeira de eucalipto, e todas as combinações de variáveis empregadas na estimativa foram eficientes. Contudo, houve tendência de superestimação dos valores estimados. Especificar as regiões e as classes de idade permitiu que fossem alcançados melhores resultados, sendo observados resultados mais precisos na região Aracruz (REG-1) e para árvores com idade variando de quatro a seis anos (CLAS-2).por
dcterms.abstractBrazilian forestry industries are world leaders in productivity and quality, and use a large volume of raw material to meet the demand of their processes. In addition to quantity, the industry requires materials that meet the quality of their processes and match the required quality of their final products. Among the properties that characterize wood, the basic density is highlighted as an important parameter of quality, since it is related to many different technological and economic aspects. Therefore, the objective of this study was to apply artificial neural network modeling to estimate the basic density of eucalyptus wood for pulpwood. A total of 352 trees from 18 clones of Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla hybrid, aged between two and eight years old, originated from plantations in the states of Espírito Santo and Bahia. The quantitative variables used in the density estimates were age, diameter at breast height, volume, accumulated precipitation, temperature and relative humidity, added to qualitative variables clone and region. The density of the wood was estimated using artificial neural networks (ANNs) and, for better estimation performance, the estimates were made from seven different combinations of the variables: COMP (complete data), REG-1 (Aracruz-ES), REG-2 (São Mateus-ES), REG-3 (Bahia), CLAS-1 (trees from 2 to 4 years), CLAS-2 (trees from 4 to 6 years) e CLAS-3 (trees from 6 to 8 years). The performances of the hyperbolic logarithmic and hyperbolic tangent activation functions and the Levenberg-Marquardt and Resilient Propagation (RPROP +) training algorithms of the hidden layer of the RNAs were also tested. Based on the hidden layer configurations, the Levenberg-Marquardart algorithm presented better performance and both logarithmic and hyperbolic activation functions performed satisfactorily. In general, artificial neural networks performed well in estimating the basic density of eucalyptus wood, and all combinations of variables used in the estimation were efficient. However, there was a tendency to overestimate the estimated values. Specifying regions and age classes allowed better results to be achieved, with more accurate results being observed in the region Aracruz (REG-1) and trees from 6 to 8 years (CLAS-2).eng
dcterms.alternativeModeling for estimation of the eucalypt wood basic density to pulpwoodeng
dcterms.creatorBoa, Ana Carolina
dcterms.formatTexteng
dcterms.issued2018-08-31
dcterms.languagePoreng
dcterms.subjectMadeirapor
dcterms.subjectQualidadepor
dcterms.subjectEucaliptopor
dcterms.subjectPolpapor
dcterms.subjectRedes neurais (Computação)por
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