Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24770
Title in Portuguese: Estimativa da evapotranspiração de referência utilizando modelos preditivos e seleção de atributos
Author: Caminha, Hinessa Dantas
Advisor(s): Silva, Ticiana Linhares Coelho da
Co-advisor(s): Rocha, Atslands Rego da
Keywords: Agricultura-Irrigação
Mineração de dados
Evapotranspiração
Regressão linear múltipla
Issue Date: 2017
Citation: CAMINHA, Hinessa Dantas. Estimativa da evapotranspiração de referência utilizando modelos preditivos e seleção de atributos. 2017. TCC (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2017.
Abstract in Portuguese: No Brasil, a agricultura irrigada é o setor responsável pela maior demanda de água consumida. Desse modo, é necessário o desenvolvimento de técnicas que permitam a utilização dessa água de forma sustentável. A evapotranspiração é a ocorrência simultânea dos processos de evaporação e transpiração em uma superfície vegetada, e designa a quantidade de água perdida por uma cultura. Através da estimativa dessa perda, pesquisadores e agricultores podem gerenciar de forma mais eficiente o consumo de água de seus cultivos. Este trabalho propôs a criação de modelos de predição para a evapotranspiração de referência, a partir de dados meteorológicos. A multidimensionalidade dos dados pode gerar modelos que necessitem de muitas variáveis, logo, também foi proposta uma solução que emprega a execução de técnicas de seleção de atributos antes da construção dos modelos. Ao final do estudo, foi possível concluir que, modelos de alta acurácia podem ser criados a partir do algoritmo M5’ em conjunto com técnicas de seleção de atributos.
Abstract: In Brazil, irrigated agriculture is the sector responsible for the greater water consumption demand. Therefore, it is necessary to develop techniques that allow the use of this water in a sustainable way. Evapotranspiration is the simultaneous occurrence of evaporation and transpiration processes on a vegetated surface, and designates the amount of water lost by a crop. By estimating this loss, researchers and farmers can efficiently manage the water consumption of their crops. This work proposes the creation of prediction models for reference evapotranspiration, based on climatic data. The multidimensionality of the data can generate models that need many climatic variables, so a solution that employs the execution of feature selection techniques before the construction of the models was also proposed. All in all, it was possible to conclude that models with high accuracy can be generated by using M5’ trees and feature selection techniques.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24770
metadata.dc.type: TCC
Appears in Collections:SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - QUIXADÁ - TCC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2017_tcc_hdcaminha.pdf1,36 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.