[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-127803-pt":3,"doc-seo-127803-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},127803,1099523882367,"Hazel","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_9964176cb1d06d4a9deccf72a44ae3dc",32,"Pesquisa e Relatórios","Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos","Trabalho voltado à predição do desenvolvimento de populações de afídeos (pulgões) a partir de variáveis climáticas, discutindo o papel do clima na dinâmica populacional e no impacto agrícola. O estudo propõe a aplicação de diferentes técnicas de machine learning para verificar a correlação entre dados meteorológicos e a evolução dos afídeos, considerando fatores como precipitação, temperatura e dias com chuva, além de fenômenos como El Niño e La Niña. Foram implementados quatro modelos para avaliar acurácia, com desempenho variando de 11,4% a 41,4%.","Revista Brasileira de Computação Aplicada, Novembro, 2023  \nDOI: 10.5335/rbca.v15i3.13467 Vol. 15, No 3, pp. 25–37  \nHomepage: [seer.upf.br/index.php/rbca/index](seer.upf.br/index.php/rbca/index)  \nART IGO O R IG I NAL  \nImplementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos  \nImplementation and comparison of machine learning techniques applied to predict the development of aphid populations  \nAlexandre Tagliari Lazzaretti1 , Vinicius Rafael Schneider1 , Roberto Wiest1 , Douglas Lau2 , José Maurício C. Fernandes2, Clyde W. Fraisse3, Vinícius Andrei Cerbaro3 ,  \nMaurício Z. Karrei 3  \n1 Instituto Federal Sul-Riograndense-Passo Fundo-RS-Brasil, 2 Embrapa Trigo-Passo Fundo-RS-Brasil,  \n3Universidade da Flórida-Gainesville-FL-EUA  \n*[alexandrelazzaretti@ifsul.edu.br](alexandrelazzaretti@ifsul.edu.br) ; [vinirafaelsch@gmail.com](vinirafaelsch@gmail.com) ; [robertowiest@ifsul.edu.br](robertowiest@ifsul.edu.br) ; douglas.lau@embrapa.br; mauricio.fernandes@embrapa.br; cfraisse@ufl.edu; cerbaro@ufl.edu; mauricio.zientar@ufl.edu  \nRecebido: 25/04/2022 . Revisado: 04/04/2023. Aceito: 17/10/2023.  \nResumo  \nOs insetos possuem importante grau de colaboração para a manutenção do ecossistema no planeta. Porém ao atingirum determinado nível populacional e causar danos às plantas, alguns insetos, passam a ser considerados como insetospragas e representam uma ameaça para a agricultura. O afídeo ou pulgão, é um inseto que contém características para atingir este estado pois apresenta um alto potencial biótico e pode causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperaturas interferem no crescimento populacional destes insetos. Portanto, este trabalho se propõe a aplicar a aplicar diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar acorrelação existente entre variáveis climáticas e a dinâmica populacional dos afídeos. Pode-se concluir que variáveis como precipitação, temperatura, quantidade de dias com chuva na semana e fenômenos climáticos como El niño e La niña possuem influência na população de afídeos. Durante o trabalho, foram implementados 4 (quatro) modelose aplicados aos dados existentes de população de afídeos com objetivo de avaliar a melhor acurácia. Como resultadoobteve-se as acurácias: 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest.  \nPalavras-Chave: Análise de Dados; Árvore de decisão; Extração de conhecimento; Random forest; Redes Neurais Artificiais; Regressão Linear.  \nAbstract  \nInsects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest.  \nKeywords: Artificial neural networks; Decision tree; Exploratory Data; Knowledge extraction; Linear Regression; Random Forest.  \n1 Introduction  \nA maioria das espécies","cbCaibddeEwbo3Qd","https://ap.wps.com/l/cbCaibddeEwbo3Qd","pdf",6505877,1,13,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-Chave\n# 1 Introdução","[{\"question\":\"Qual é o objetivo do trabalho com afídeos e machine learning?\",\"answer\":\"Aplicar diferentes técnicas de machine learning para verificar a correlação entre variáveis climáticas e a dinâmica populacional dos afídeos.\"},{\"question\":\"Quais variáveis climáticas influenciam a população de afídeos segundo o resumo?\",\"answer\":\"Precipitação, temperatura, número de dias com chuva na semana e fenômenos climáticos como El Niño e La Niña.\"},{\"question\":\"Quais modelos foram 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