A bananeira (Musa spp.) É responsável por fornecer um dos frutos mais consumidos e apreciados em todas as regiões do mundo, e é cultivada principalmente em países tropicais. Neste contexto, vários gestores foram desenvolvidos sistemas para simular o crescimento, o rendimento e a produção de várias culturas de acordo com dados climáticos. Este estudo busca investigar a relação de variáveis climáticas na gestação do cacho de banana, período para prever o tempo de produção. Para tanto, foi utilizada uma rede neural artificial para estimar o período de colheita das bananas nas regiões subtropicais. O experimento foi conduzido por 7 ciclos / anos usando a cultivar ‘Nanicão’. Os dados climatológicos foram medidos por estações automáticas. De acordo com os resultados. Na análise, verifica-se que a estimativa da colheita através de redes neurais artificiais apresentou 0,3% de erro e coeficiente de determinação de R2 de 89%. A partir do modelo desenvolvido, foi possível estabelecer as previsões de colheita de banana. Pode-se verificar que os RNAs apresentam uma alta porcentagem de correção na seleção da colheita, isso é confirmado pelo erro do quadrado baixo. Dessa forma, o modelo se torna uma ferramenta de gerenciamento para os produtores de banana para ajudar a prever a demanda.
Coautores:
Alfredo Bonini Neto, Jhonatan Cabrera Piazentin, Bruno José Dainese Junior, Estevão Perin Gomes, Carolina dos Santos Batista Bonini, Fernando Ferrari Putti.
