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O intuito deste estudo foi avaliar o desempenho de técnicas de inteligência artificial, como Máquinas de Vetores Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA), para a projeção da produção de povoamentos equiâneos, em relação ao emprego do convencional modelo de densidade variável. Ademais, comparou-se o efeito destas três metodologias na regulação da produção florestal em uma fazenda modelo. Obteve-se elevada precisão das estimativas de produção pelos algoritmos computacionais; o que comprova a eficiência desta nova ferramenta como auxílio a tomada de decisão do empreendedor florestal.

Produktbeschreibung
O intuito deste estudo foi avaliar o desempenho de técnicas de inteligência artificial, como Máquinas de Vetores Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA), para a projeção da produção de povoamentos equiâneos, em relação ao emprego do convencional modelo de densidade variável. Ademais, comparou-se o efeito destas três metodologias na regulação da produção florestal em uma fazenda modelo. Obteve-se elevada precisão das estimativas de produção pelos algoritmos computacionais; o que comprova a eficiência desta nova ferramenta como auxílio a tomada de decisão do empreendedor florestal.
Autorenporträt
Bacharel e mestre em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Viçosa. Ministrou as disciplinas Economia e Administração Florestal na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Atualmente, participa do programa de doutorado do Departamento de Manejo de Recursos Florestais na University of British Columbia, Canadá.