USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS (RNA) NA ESTIMATIVA VOLUMÉTRICA DE ESPÉCIES DA CAATINGA ARBÓREA

A Caatinga Arbórea é uma tipologia vegetacional da Caatinga, bioma exclusivamente brasileiro, composta por diversas espécies de interesse medicinal, alimentício (humano e animal) e econômico. O conhecimento do seu estoque volumétrico é fundamental na elaboração de planos de manejo e o uso das Redes Neurais Artificiais é um método que se destaca por sua capacidade de produzir excelentes resultados. Assim, o objetivo deste trabalho foi definir o número mínimo de indivíduos para obter redes satisfatórias a partir do treinamento de Redes Neurais Artificiais com algoritmo genético NEAT para a estimativa do volume comercial da Caatinga arbórea. Dados de volume comercial com casca de 300 indivíduos foram obtidos para compor a base de dados para o treinamento e validação das Redes Neurais Artificias. O processamento foi composto por duas fases, na qual a primeira continha redes com 10 indivíduos até 100 em intervalos de 10 indivíduos e a segunda, redes de 100 indivíduos até 1000 em intervalos de 100 indivíduos. Realizou-se uma análise das estatísticas correlação e raiz quadrada do erro médio para cada fase, A situação que gerou os melhores resultados de treinamento foi comparada a partir do teste de sinais para 5%. As redes com número de indivíduos inferior a 300 foram descartadas e a partir de 400 indivíduos, com densidade populacional de 0,1, apresentaram as maiores correlações e as menores raízes quadradas do erro médio no treinamento das redes. Assim, concluiu-se que durante o treinamento de redes neurais artificiais para estimar o volume comercial com casca utilizando como variáveis de entrada o DAP e a HT com o algoritmo NEAT, recomenda-se utilizar pelo menos 400 indivíduos com densidade populacional de 0,1.