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dc.contributor.advisorGotz, Marcelopt_BR
dc.contributor.authorFialho, Luiz Filipe Lopespt_BR
dc.date.accessioned2016-04-06T02:06:52Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/134936pt_BR
dc.description.abstractA irrigação representa 70% do uso de água no mundo. Apesar do custo elevado da instalação de sistemas de irrigação, o manejo pós-instalação é na maioria das vezes feito a partir da utilização de técnicas rudimentares e avaliações empíricas da lavoura. Ocorre que este fato acarreta uma perda de produtividade na ordem de 40% em relação à tomada de decisão baseada nas melhores práticas de manejo. Diversas metodologias efetivas de controle de umidade do solo entraram no mercado nos últimos anos, todavia a maioria delas é contra intuitiva para o agricultor e não permite um processo fácil de tomada de decisão. Neste sentido, o presente trabalho visa obter uma solução deste impasse, através da criação de um programa, baseado em rede NARX (Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs) que consiga efetivamente prever a umidade futura do solo. O resultado esperado deve ser primeiramente uma performance adequada para o algoritmo proposto e posteriormente o design de um software em programação orientada ao objeto. É esperado que o sistema aqui desenvolvido, possa tornar parte de um projeto de maior magnitude aplicando-o a um sistema de hardware e via de consequência contribuir para o aumento da produtividade na agricultura, bem como minorar o desperdício de água no mundo.pt_BR
dc.description.abstractIrrigation represents around 70% percent of the water usage in the world. Even though, the high development cost of irrigations systems, the watering decision is majorly based on empirical analysis and rudimentary techniques. This represents a spoil rate around 40% comparing to the state of the art techniques available. A number of soil moisture estimation techniques were developed in the last years, although many of them are not simple to use, keeping the irrigation management still difficult for the ordinary farmer. This research aims to obtain a solution for this impasse, designing a program, using a NARX (Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs), that allows to effectively estimate future soil moisture. The longed for result must be primarily obtaining an adequate performance for the proposed algorithm and later design a software using objected oriented programing. The expected outcome for the developed system will allow the development of a bigger project, which constitutes the design of a hardware system that may improve agriculture productivity and help to attenuate world’s water spoil.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectElectrical engineeringen
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectIrrigation controlen
dc.subjectNARXen
dc.titleSistema de planejamento de irrigação baseado em redes Narxpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000988218pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia Elétricapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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