RESUMO
Este trabalho foi conduzido com o objetivo de investigar a aplicabilidade das redes neurais artificiais (RNAs) para estimar a evapotranspiração do cultivo protegido de pimentão. Os dados utilizados compreenderam o segundo ciclo da cultura, cultivado de setembro de 2013 a fevereiro de 2014, constituindo 135 dias de dados meteorológicos diários: temperatura e umidade relativa do ar, velocidade do vento e radiação solar global, utilizadas como variáveis preditoras e evapotranspiração, determinada a partir de dados obtidos por lisímetro de pesagem, usada como variável resposta. Os dados registrados no período foram divididos em três conjuntos para treinamento, teste e validação. O processo de aprendizado da RNA foi estabelecido com precisão aceitável, com erro médio quadrático de 0,005, em que os padrões de evapotranspiração no ambiente protegido estimado pela rede, em comparação àqueles gerados a partir dos dados de lisimetria, apontaram coeficiente de determinação da ordem de 0,87 para uma arquitetura de rede 4-21-1, de múltiplas camadas, algoritmo de aprendizagem de retropropagação do erro e taxa de aprendizagem de 0,1.
Palavras-chave:
microclima; pimentão; sistema especialista; visão computacional
