15 resultados para Modelos de previsão

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São apresentados dois modelos de regressão linear múltipla. O primeiro foi obtido para estimar a superfície específica (SE) de solos brasileiros tendo como variáveis independentes os conteúdos volumétricos de argila, areia, silte e carbono orgânico. Tomou-se o cuidado para que o modelo proposto respeitasse restrições físicas de positividade dos valores da superfície específica, impondo-se restrições na determinação dos coeficientes dos atributos do modelo. Posteriormente, determinou-se uma relação linear múltipla para estimar o logaritmo decimal do coeficiente de sorção de pesticidas (LogKd) por meio da superfície específica do solo, do coeficiente de partição entre o octanol e a água, da solubilidade aquosa do pesticida e do pH do solo. Os modelos ajustados explicam 82% e 78% da variabilidade das variáveis dependentes SE e LogKd, respectivamente. Foram utilizados dados de 307 perfis de solos para a determinação da relação entre a superfície específica e os atributos do solo e 118 valores de coeficientes de sorção medidos experimentalmente para 20 pesticidas em 46 dados de solos representativos do ambiente agrícola brasileiro. Todos os dados deste estudo foram coletados em trabalhos científicos publicados. Os modelos apresentados podem facilitar o trabalho da previsão da superfície específica de solos (SE) e do coeficiente de sorção de pesticidas (Kd), contribuindo na estimativa da concentração ambiental de pesticidas por modelos matemáticos ou por índices que usem esses parâmetros em seus cálculos.

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O Ensaio Elite Sul vem sendo conduzido desde a década de 90 em vários locais representativos da região subtropical. O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho, a adaptabilidade e a estabilidade de híbridos de milho avaliados no ensaio Elite Sul pela metodologia de modelos mistos. Os ensaios foram em 15 ambientes com número variável de tratamentos. Todos em delineamento látice, com duas linhas de cinco metros, espaçamento entre linhas de 0,80m e duas repetições. Para as análises de adaptabilidade e estabilidade, foram utilizados os dados de rendimento de grão, corrigidos para 13% de umidade, e aplicada a metodologia de Modelos Lineares Mistos seguindo o modelo 52 do software SELEGEN-REML/BLUP. Considerando-se os valores genotípicos e capitalizando-se a interação média entre genótipos e ambiente (u+g+ge) os híbridos Maximus, 1I1002, 1I998, 2F633 5 e 1G748 5 foram os melhores. Houve completa concordância na seleção dos cinco híbridos de melhor desempenho, entre os valores genotípicos e MHPRVG (medida concomitante de produtividade, adaptabilidade e estabilidade).

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Análises químicas para obtenção. Análises estatísticas dos dados. Modelagem matemática. Determinação dos pontos críticos dos modelos.

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O objetivo deste trabalho é comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, muito usado na prática, pela técnica de auto-validação "jack- knifing".

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Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

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O objetivo deste trabalho é validar modelos geoestatísticos aplicados a agroclimatologia através do teste de normalidade de Filliben em resíduos ortonormais com dados de precipitação média anual para o Estado de São Paulo.

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Considerações básicas: A amostragem; A confecção de grades; O produto. Esquema do processo do modelo numérico de terreno do Spring.

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Objetivos da construção de modelos matemáticos para cana-de-açúcar. Modelo, definição e classificaçào. Metodologia da modelagem matemática. Modelos matemáticos e software de simulação descritos para a cana-de açúcar.

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Fertilização nitrogenada na cultura da cana-de-açúcar. Modelagem matemática.

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Introdução. Mineração de dados. O Estado de São Paulo e o agronegócio. Café e cana-de-açucar. Geada x café. Deficiência hídrica x café x. Cana-de-açúcar. Previsão meteorológica. Metodologia. Resultados esperados.

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O objetivo deste trabalho é apresentar os índices de desempenho mais utilizados e o critério de informação de Akaike, que contribuem para a escolha do melhor modelo matemático para a representação de estudos espaciais.

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A presente publicação descreve alguns modelos capazes de simular o comportamento e o destino de agrotóxicos e outros contaminantes, e destaca como esses modelos podem ser mais efetivos quando agrega-se, a eles, a capacidade de lidar com a dimensão espacial.