Estimativa da produção da soja brasileira utilizando redes neurais artificiais

Autores

  • Emerson Rodolfo Abraham Universidade Paulista (UNIP)
  • Joao Gilberto Mendes dos Reis Universidade Paulista (UNIP)
  • Rodrigo Carlo Toloi Universidade Paulista (UNIP)
  • Aguinaldo Eduardo de Souza Universidade Paulista (UNIP)
  • Adriane Paulieli Colossetti Universidade Paulista (UNIP)

DOI:

https://doi.org/10.30612/agrarian.v12i44.9209

Palavras-chave:

Agronegócio, Sistemas inteligentes, Previsões em series temporais.

Resumo

Brasil e Estados Unidos foram responsáveis por dois terços da produção mundial da soja durante a safra de 2016/17, equivalente a cerca de 348,1 milhões de toneladas. A soja é o principal produto na corrente de comércio brasileira, visto que sua participação na balança comercial foi de 33%, com o volume exportado de 68 milhões de toneladas, equivalente a US$ 25,7 bilhões. Assim, faz-se necessário analisar e estimar a relação entre área plantada, produtividade e produção, visando tomadas de decisões que possam afetar o suprimento interno e externo desse cereal. Nesse contexto, propõe-se nesse trabalho, uma rede neural artificial para estimar a produção futura da soja brasileira. Utilizou-se o software Matlab R2017b e a Neural Network tool box para elaboração, treinamento, validação e testes da rede. Os dados foram coletados das séries históricas de 41 anos de área plantada, produtividade e produção, fornecidas pela Companhia Nacional de Abastecimento. Os resultados apontaram uma produção de 108,1 milhões de toneladas, para a safra 2017/2018, ou seja, uma pequena queda de 5% em relação à safra 2016/17 que foi de 114,1 milhões de toneladas.

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Biografia do Autor

Emerson Rodolfo Abraham, Universidade Paulista (UNIP)

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Grupo de Pesquisa em Redes de Suprimentos, Universidade Paulista. Rua Dr. Bacelar, 1212 – Vila Clementino. CEP: 04026-002 – São Paulo/SP

Rodrigo Carlo Toloi, Universidade Paulista (UNIP)

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Grupo de Pesquisa em Redes de Suprimentos, Universidade Paulista. Rua Dr. Bacelar, 1212 – Vila Clementino. CEP: 04026-002 – São Paulo/SP

Aguinaldo Eduardo de Souza, Universidade Paulista (UNIP)

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Grupo de Pesquisa em Redes de Suprimentos, Universidade Paulista. Rua Dr. Bacelar, 1212 – Vila Clementino. CEP: 04026-002 – São Paulo/SP

Adriane Paulieli Colossetti, Universidade Paulista (UNIP)

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Grupo de Pesquisa em Redes de Suprimentos, Universidade Paulista. Rua Dr. Bacelar, 1212 – Vila Clementino. CEP: 04026-002 – São Paulo/SP

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Publicado

2019-10-12

Como Citar

Abraham, E. R., Reis, J. G. M. dos, Toloi, R. C., Souza, A. E. de, & Colossetti, A. P. (2019). Estimativa da produção da soja brasileira utilizando redes neurais artificiais. Agrarian, 12(44), 261–271. https://doi.org/10.30612/agrarian.v12i44.9209

Edição

v. 12 n. 44 (2019)

Seção

Artigo - Agronegócio

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