Uso de inteligência artificial para estimativa da capacidade de suporte de carga do solo
Abstract
O conhecimento das relações entre propriedades físicas e mecânicas do solo pode contribuir no desenvolvimento de funções de pedotransferência (FPTs), que permitam estimar outras propriedades do solo de difícil mensuração. Os objetivos deste trabalho foram estimar a pressão de preconsolidação e a resistência do solo à penetração, com o uso de metodologias de predição, utilizando-se de dados disponíveis na literatura, com valores de características físico-hídricas e mineralógicas dos solos. Os valores estimados foram obtidos a partir de três métodos de modelagem: (i) regressão linear múltipla (RLM), (ii) redes neurais artificiais (RNA) e (iii) máquinas de vetores de suporte (MVS). A primeira metodologia proposta para o desenvolvimento dos modelos preditivos foi a opção stepwise do software IBM-SPSS 20.0®. Os modelos geradas a partir da segunda metodologia, ou seja, das RNA foram implementadas através do perceptron multicamadas com algoritmo backpropagation e otimização Levenberg-Marquardt do software Matlab®2008b, efetuando-se variações do número de neurônios na camada de entrada e número de neurônios na camada intermediária. A terceira metodologia foi gerar FPTs a partir de MVS que se enquadra dentro dos processos de mineração de dados utilizando para tal o software Waikato Environment for Knowledge Analysis® (RapidMiner 5). O treinamento das MVS foi realizado variando-se o número de dados de entrada, a função kernel e coeficientes destas funções. Realizadas as estimativas, foram calculados os índices de desempenho (id) e classificados segundo Camargo e Sentelhas (1997), podendo-se assim comparar os métodos entre si e a outros já consagrados. Os resultados obtidos mostraram que modelos de inteligência artificial (RNA e MVS) são eficientes e possuem capacidade preditiva superior aos modelos consagrados, em condições de dados de solos com classes texturais e manejos diversos, e semelhantes ainda que com valores de índice de desempenho superiores para condições de solos de mesma classe textural expostos ao mesmo manejo.
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