@PHDTHESIS{ 2017:1239472149,
 	title = {Modelos matemáticos para auxílio à tomada de decisão no processo produtivo de Pinus caribaea Morelet var. caribaea Barr. & Golf. na Empresa Florestal Integral Macurije, Pinar del Río, Cuba},
 	year = {2017},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7386",
 	abstract = "Objetivou-se no presente estudo, propor modelos que auxiliem na tomada de decisões no processo produtivo de Pinus caribaea var. caribaea Barr. & Golf. por meio da aplicação de técnicas multivariadas, análise de regressão, técnicas de análise de decisão multicritério (MCDA) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) em diferentes etapas do referido processo. As três etapas do processo produtivo florestal (PPF) envolvidas no presente estudo foram: (1) a fase de crescimento, produção e sobrevivência florestal; (2) a fase de extração e transporte florestal e (3) a fase de transformação primária da madeira. A modelagem de crescimento, produção e sobrevivência da espécie requereu de dados provenientes de parcelas temporárias e 
 permanentes circulares de 500 m² de plantios de Pinus caribaea var. caribaea da Empresa Florestal Integral Macurije, nas quais foram medidas as variáveis: Diâmetro à Altura de Peito DAP (cm), altura total – H (m) e sobrevivência - (árv./ha). Nessa etapa, foi realizada a classificação da capacidade produtiva da espécie, foram treinadas Redes Neurais Artificiais (RNAs) e foram ajustados modelos de regressão para a predição e prognose de sobrevivência e crescimento e produção florestal. Na etapa de extração e transporte florestal, avaliou-se o desempenho de diferentes meios e sistemas de extração de madeira por meio de experimentos 
 fatoriais univariados e multivariados sendo custo e produtividade as variáveis dependentes obtidas por estudos de tempo e movimento. Na mesma etapa, se propôs um modelo de programação por metas lexicográficas para auxiliar a tomada de decisão na extração e transporte florestal. Na etapa de transformação primária da madeira na serraria Combate de Tenerías, foram ajustados modelos de regressão e foram treinadas RNAs, tanto para a predição do rendimento em madeira serrada como para a classificação da mesma. A qualidade de madeira serrada sendo uma variável discreta ordinal, a regressão logística ordinal foi utilizada para sua modelagem. A base de dados requerida para a modelagem do rendimento em madeira 
 serrada foi composta pelas variáveis Diâmetro a Altura do Peito (DAP), Diâmetro menor da tora (D) e conicidade (Con.) obtidas do acompanhamento em tempo real do desdobro da madeira na serraria Combate de Tenerías. As 24 variáveis preditoras da qualidade de madeira serrada foram mensuradas em peças obtidas ao final do processo de desdobro na mesma serraria. Os resultados obtidos ao longo da pesquisa indicaram que as técnicas multivariadas, multicritérios e as Redes Neurais Artificiais são eficientes no auxílio à tomada de decisão nas etapas do PPF consideradas. Os modelos de RNAs apresentaram desempenhos similares ou 
 superiores aos modelos tradicionais de regressão tanto na predição (crescimento volumétrico; rendimento em madeira serrada) ou prognose (sobrevivência; crescimento e produção florestal) como na classificação da madeira serrada. Através dos resultados obtidos ao longo da pesquisa, concluiu-se que não é prudente assumir a superioridade absoluta das RNAs e que optar pela complementaridade de ambas as abordagens em vez do uso exclusivo das RNAs, como a maioria das pesquisas comparativas tendem a sugerir, é bem mais argucioso. A avaliação multivariada dos desempenhos dos meios de extração de madeira e o modelo de programação por metas lexicográfica proposto para o planejamento de extração e transporte de madeira 
 proporcionaram um apoio multicritério traduzido em soluções com maior praticidade e funcionalidade.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais},
 	note = {Departamento de Ciência Florestal}
}