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

  • Marina de Souza Paiva Universidade de São Paulo
  • Marcelo Seido Nagano Universidade de São Paulo
  • Kuang Hongyu Universidade Federal de Mato Grosso
Palavras-chave: Soja, Componentes principais, Redes Neurais Articiais, Multivariada, Mapas auto organizáveis de Kohonen.

Resumo

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 estudoe 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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Publicado
29-07-2019