Estimativa do Coeficiente de Uniformidade de Microaspersores por Meio da Aplicação de Técnicas de Redes Neurais Artificiais

Abstract

O objetivo deste trabalho foi avaliar a capacidade de redes neurais artificiais em estimar o coeficiente de uniformidade da irrigação realizada por microaspersores. As seguintes características do aspersor Pingo giro completo 360° da marca Fabrimar foram observadas: pressão (kgf/cm3), bocal (mm), quebra jato, velocidade média (m/s) e direção do vento (graus), vazão inicial, vazão final, vazão total, horário e data do experimento. Uma malha de 256 pluviômetros, dispersa ao redor do microaspersor, foi utilizada para medir os valores de água gastos durante a irrigação. Utilizando técnicas de busca Bayesiana e otimização de hiperparâmetros, um modelo de rede neural artificial foi desenvolvido com a capacidade de estimar o Coeficiente de Uniformidade de Christiansen. Em uma distância entre aspersores de 12x12 metros, este modelo alcançou um R2 de 92,87%, demonstrando que a metodologia aplicada neste trabalho é capaz de simular o processo de irrigação do microaspersor utilizado nos experimentos.