Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy

Abstract

Atualmente, novas técnicas de processamento de dados, tais como redes neurais, lógica nebulosa (fuzzy) e sistemas híbridos, são utilizadas para elaborar modelos de predição em sistemas complexos e estimar parâmetros desejados. Neste artigo investigou-se a habilidade de se desenvolver um modelo de inferência adaptativo neuro fuzzy para estimação da produtividade de trigo utilizando-se uma base de dados da combinação dos seguintes tratamentos: cinco doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1); três fontes (Entec, sulfato de amônio e ureia); duas épocas de aplicação de N (na semeadura ou em cobertura) e dois cultivares de trigo (E21 e IAC 370), avaliados durante dois anos, em Selvíria, MS. Através dos dados de entrada e saída o sistema de inferência neuro fuzzy adaptativo apreende e posteriormente pode estimar um novo valor de produção de trigo com base em doses diferenciadas de N. O erro de predição da produtividade de trigo em função das cinco doses de N, obtido com o sistema neuro fuzzy, foi menor que o valor obtido utilizando-se uma aproximação quadrática. Os resultados mostraram que o sistema neuro fuzzy é viável para desenvolver um modelo de predição visando estimar a produtividade de trigo em função da dose de N.