Máquinas de aprendizado extremo para a predição do volume de clones de eucaliptos

Nielson Soares¹; Rodrigo Santis¹; Eduardo Aguiar¹; Leonardo Goliatt¹

¹ UFJF

doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-1298

Resumo

O eucalipto no Brasil apresenta suma importância para o desenvolvimento econômico do país. Neste cenário, a realização de um manejo florestal se faz necessário, a fim de se obter um planejamento ótimo para então explorar os plantios de forma efetiva. Uma das ações que compõem um manejo florestal é a estimação do volume das árvores exploradas, que é essencial para o planejamento. Este estudo propõe uma comparação abrangente de técnicas de máquinas de aprendizado extremo para a previsão de volume de eucaliptos. Os resultados mostraram que o método de máquinas de aprendizado extremo produziram respostas competitivas com as redes neuronais, porém com um custo computacional menor.

Palavras-chave: Eucaliptos; Inteligência Computacional; Aprendizado de máquina