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Predição da produtividade de palma forrageira ‘Gigante’ por caracteres morfológicos e redes neurais artificiais R E S U M O A estimativa da produtividade em palma forrageira é fundamental ao planejamento rural dos pequenos e médios produtores, sobretudo, em condições de adversidades climáticas como no Semiárido Brasileiro. Objetivou-se avaliar o potencial de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na predição da produtividade em palma forrageira, e determinar os caracteres morfológicos mais importantes neste estudo. O experimento foi conduzido no Instituto Federal Baiano, Campus Guanambi, Bahia, Brasil, no período agrícola de 2009 a 2011. A região localiza-se nas seguintes coordenadas geográficas: latitude 14° 13’ 30” Sul, longitude de 42° 46’ 53” Oeste de Greenwich, altitude de 525 m. Avaliaram-se em 500 plantas seis caracteres agronômicos de natureza vegetativa no terceiro ciclo de produção. Os dados foram submetidos à análise no software R por RNAs. Dez arquiteturas de rede foram treinadas por 100 vezes, selecionandose, ao final do treinamento, aquela com menor erro quadrático médio para os dados de validação. As redes com cinco neurônios na camada intermediária possibilitaram a máxima qualidade preditiva. Foram ajustadas redes neurais com coeficiente de determinação (R2) de 87,21% para a amostra de validação, assegurando o potencial de generalização do modelo. Os caracteres morfológicos de maior contribuição relativa foram a área total do cladódio, altura da planta, espessura do cladódio e comprimento do cladódio; porém, todos são importantes na predição da produtividade. Logo, é possível predizer a produção de palma forrageira com alta precisão por meio de RNAs e caracteres morfológicos.

Prediction of ‘Gigante’ cactus pear yield by morphological characters and artificial neural networks