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Use of Artificial Neural Networks for prognosis of charcoal prices in Minas Gerais

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dc.contributor.author Coelho Junior, Luiz Moreira
dc.contributor.author Rezende, José Luiz Pereira de
dc.contributor.author Batista, André Luiz França
dc.contributor.author Mendonça, Adriano Ribeiro de
dc.contributor.author Lacerda, Wilian Soares
dc.date.accessioned 2015-09-08T18:20:51Z
dc.date.available 2015-09-08T18:20:51Z
dc.date.issued 2013-04
dc.identifier.citation COELHO JUNIOR, L. M. et al. Use of Artificial Neural Networks for prognosis of charcoal prices in Minas Gerais. Cerne, Lavras, v. 19, n. 2, p. 281-288, abr./jun. 2013. pt_BR
dc.identifier.issn 0104-7760
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br:80/handle/123456789/15080
dc.description.abstract Energy is an important factor of economic growth and is critical to the stability of a nation. Charcoal is a renewable energy resource and is a fundamental input to the development of the Brazilian forest-based industry. The objective of this study is to provide a prognosis of the charcoal price series for the year 2007 by using Artificial Neural Networks. A feedforward multilayer perceptron ANN was used, the results of which are close to reality. The main findings are that: real prices of charcoal dropped between 1975 and 2000 and rose from the early 21st century; the ANN with two hidden layers was the architecture making the best prediction; the most effective learning rate was 0.99 and 600 cycles, representing the most satisfactory and accurate ANN training. Prediction using ANN was found to be more accurate when compared by the mean squared error to other studies modeling charcoal price series in Minas Gerais state. pt_BR
dc.description.abstract A energia é um importante fator de crescimento econômico e vital para a estabilidade de uma nação. O carvão vegetal é um recurso energético renovável, um dos insumos básicos responsáveis pelo desenvolvimento das indústrias de base florestal no Brasil. Objetivou-se, neste artigo, fazer a prognose para o ano de 2007 da série de preços do carvão vegetal, utilizando as Redes Neurais Artificiais. Foi utilizada a RNA perceptron de camadas múltiplas, feed-forward, cujos resultados são próximos da realidade. Os principais resultados encontrados foram: os preços reais do carvão vegetal foram declinantes no período de 1975 a 2000 e crescentes a partir do início do século XXI; a arquitetura da Rede Neural Artificial que realizou melhor previsão foi a com duas camadas escondidas; a taxa de aprendizagem mais eficiente foi de 0,99 e 600 ciclos, que representou treinamento da RNA mais satisfatório e mais preciso. A previsão, usando a RNA, se mostrou mais precisa quando comparada pelo erro quadrático médio de previsão de outros estudos para a série de preços de carvão vegetal em Minas Gerais. pt_BR
dc.format 8 páginas pt_BR
dc.language.iso en pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Lavras pt_BR
dc.relation.ispartofseries Cerne:v.19,n.2;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Economia e otimização florestal pt_BR
dc.title Use of Artificial Neural Networks for prognosis of charcoal prices in Minas Gerais pt_BR
dc.title Uso de Redes Neurais Artificiais para a prognose dos preços do carvão vegetal em Minas Gerais pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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