Análise da Expansão da Soja: Uma Aplicação de Análise Multivariada e Redes Neurais Artificiais

Authors

  • Marina de Souza Paiva Universidade de São Paulo
  • Marcelo Seido Nagano Universidade de São Paulo https://orcid.org/0000-0002-0239-1725
  • Kuang Hongyu Universidade Federal de Mato Grosso

Keywords:

Soja, Componentes principais, Redes Neurais Articiais, Multivariada, Mapas auto organizáveis de Kohonen.

Abstract

O estado do Mato Grosso é o maior produtor e exportador de soja no Brasil, este trabalho apresenta uma caracterização do crescimento da soja no estado de Mato Grosso, entre os anos 1990-2015. O uso concomitante de análise multivariada - Análise de Componentes Principais (PCA) e análise de redes neurais de Kohonen (SOM) podem permitir a vericação e desenvolvimento de modelos e metodologias que permitam uma melhora signicativa deste tipo de estudo. Será realizada uma identicação, caracterização e análise das variáveis que tiveram contribuição (ou não) na expansão da soja no estado. A utilização em conjunto da análise de componentes principais (PCA) e da análise com as redes neurais de Kohonen podem possibilitar a comprovação e o desenvolvimentode modelos e metodologias que possibilitem uma melhora signicativa deste tipo de estudo e conclui-se que as uniões das ferramentas obtiveram os resultados esperados e agregaram valores entre elas, diminuindo a dimensionalidade do banco possibilitando melhores interpretações e visualização dos agrupamentos dos dados em estudo.

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Published

29-07-2019

How to Cite

Paiva, M. de S., Nagano, M. S., & Hongyu, K. (2019). Análise da Expansão da Soja: Uma Aplicação de Análise Multivariada e Redes Neurais Artificiais. Sigmae, 8(2), 554–563. Retrieved from http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1035