1. TEDE2
  2. UFRPE. Sede Campus de Dois Irmãos em Recife
  3. PPG em Engenharia Agrícola
  4. Mestrado em Engenharia Agrícola
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dc.creatorGOMES, Rafael José-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5027845296094201por
dc.contributor.advisor1GUISELINI, Cristiane-
dc.contributor.advisor-co1LOGES, Vivian-
dc.contributor.referee1PANDORFI, Héliton-
dc.contributor.referee2SIQUEIRA, Glécio Machado-
dc.date.accessioned2016-10-11T13:27:47Z-
dc.date.issued2013-02-28-
dc.identifier.citationGOMES, Rafael José. Sistemas inteligentes aplicados na modelagem da produção de hastes florais de Heliconia spp. 2013. 77 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5665-
dc.description.resumoObjetivou-se com este trabalho analisar a influência do fotoperíodo (N, horas), temperatura do ar (TM, °C) e precipitação (PREC, mm) na produção de hastes florais de quatro espécies de Heliconia spp., avaliar a estabilidade temporal da produção e desenvolver modelos para estimação da produção de hastes florais por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA) e regressão múltipla. Os dados utilizados foram provenientes de um experimento conduzido no período de dez/2003 a mar/2012, no município de Camaragibe-PE. Foram avaliadas quatro cultivares de helicônias: H. psittacorum L.f. Red Opal, H. psittacorum x H. spathocircinata cv. Golden Torch, H. stricta Fire Bird e H. rauliniana. Foi obtido o número de hastes florais colhidas por touceira por mês (HCM) e por semana (HCS), TM, PREC e N. Para a análise da estabilidade temporal foi conhecida a diferença relativa do parâmetro (HCM) em cada mês. No geral as espécies apresentaram estabilidade na produção de HCM, o que foi possível constatar os meses de menor e maior produção. Os maiores acréscimos da produção foram obtidos pela cv. Golden torch que apresentou no mês de dezembro um HCM 87% maior que a média anual e a H. rauliniana com HCM 274% maior para o mês de novembro. A utilização de RNAs comparadas à regressão múltipla mostrou-se mais eficiente para a predição da produção de hastes florais de quatro espécies de Heliconia spp. com base na TM, N e PREC. Para todas as espécies estudadas o resultado das predições das simulações de aumento de temperatura do ar indicou queda na produção de hastes florais que variou entre 33,19 a 81,78%.por
dc.description.abstractThe objective of this work was to analyze the influence of photoperiod (N, hours), air temperature (TM, °C) and precipitation (PREC, mm) in the production of flower stem of four species of Heliconia spp., evaluate the temporal stability of production and develop models to estimate the production of flower stem by Artificial Neural Networks (ANNs) and multiple regression. The database used in this study came from an experiment conducted in the period of dec/2003 until mar/2012, in Camaragibe-PE. Four cultivars of heliconias were evaluated: H. psittacorum L.f. Red Opal, H. psittacorum x H. spathocircinata cv. Golden Torch, H. stricta Fire Bird e H. rauliniana. We obtained the number of flower stem harvested per plant per month (HCM) and weekly (HCS), TM, PREC and N. To analyze the temporal stability was known the relative difference parameter (HCM) each month. Overall species showed stability in the production of HCM, which we determined the months of lower and higher production. The largest increases in HCS were observed in cv. Golden Torch showed that in the month of December a HCM 87% higher than the average annual and H. rauliniana with HCM 274% higher for the month of November. The use of ANNs compared to multiple regression was more efficient for predicting the production of flower stalks of four species of Heliconia spp. based on TM, N, and PREC. For all species studied the results of the simulations of increased air temperature indicated a fall in production which ranged from 33.19% to 38.71%.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-11T13:27:47Z No. of bitstreams: 1 Rafael Jose Gomes.pdf: 1013388 bytes, checksum: 21b18321dc9f9d9782cf28d6ac863266 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-10-11T13:27:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Jose Gomes.pdf: 1013388 bytes, checksum: 21b18321dc9f9d9782cf28d6ac863266 (MD5) Previous issue date: 2013-02-28eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenharia Agrícolapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAgrometeorologiapor
dc.subjectHeliconiapor
dc.subjectEstabilidade temporalpor
dc.subjectHaste floralpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleSistemas inteligentes aplicados na modelagem da produção de hastes florais de Heliconia spppor
dc.title.alternativeIntelligent systems used in modeling of production of floral stems from Heliconia spp.eng
dc.typeDissertaçãopor
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