Defesa de dissertação (23/09/2020): Adalberto Andrade
Discente: Adalberto Andrade
Título: Um estudo comparativo para Predição de Consumo de Fertilizantes em cenário de small data
Orientadores: Pedro Henrique González (orientador) Silva, Eduardo Soares Ogasawara (coorientador)
Banca: Pedro Henrique González Silva (Presidente), Eduardo Soares Ogasawara (CEFET/RJ), Eduardo Bezerra da Silva (CEFET/RJ), Cristina Gomes de Souza (CEFET/RJ), Igor Machado Coelho (UFF)
Dia/Hora: 23 de setembro de 2020, às 10h
Sala remota: meet.google.com/utc-
Resumo:
Os fertilizantes têm recebido crescente atenção do agronegócio, indústria, empresários, governos e entidades de pesquisa em todo o mundo. Como insumo crítico para a cadeia produtiva de alimentos e insumos orgânicos para outros setores, é importante prever o consumo de fertilizantes, para que o aumento de sua produção possa ser feito adequadamente planejado, sem comprometer o meio ambiente. Esta previsão apoia a tomada de decisões e o planejamento, particularmente para atividades agrícolas, fortemente dependentes do uso de fertilizantes. Tendo em vista os elementos citados, esta pesquisa tem como foco comparar abordagens analíticas de dados para melhorar as previsões do consumo de fertilizantes sob diferentes horizontes de passos à frente. Para tanto, exploramos maneiras de otimizar a construção de modelo considerando diferentes abordagens (ou seja, combinações de pares entre pré-processamento de dados e métodos de aprendizado de máquina). Avaliamos essas abordagens em um conjunto reduzido de observações, correspondentes aos quatro principais fertilizantes usados nos dez principais países que os consomem. Os resultados obtidos mostraram que o uso das ferramentas analíticas propostas pode ser uma maneira promissora de
obtermos previsões para planejar demandas futuras.
