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Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies

Fabrício Augusto Rodrigues Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa 1965-

2011

Localização: EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central    (FT-3072 Ed.rev. )(Acessar)

  • Título:
    Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies
  • Autor: Fabrício Augusto Rodrigues
  • Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa 1965-
  • Assuntos: ANÁLISE DE DESEMPENHO; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Notas Locais: Engenharia Elétrica
  • Descrição: A modelagem de distribuição de espécies tem como objetivo induzir um modelo para predizer a distribuição potencial de uma dada espécie. O modelo é projetado em um mapa de distribuição potencial que representa a probabilidade da presença da espécie em cada ponto. Esse processo de indução está relacionado com a estimativa do nicho fundamental da espécie, através da busca por relações entre dados georreferenciados de ocorrência da espécie e variáveis ambientais. Vários algoritmos de modelagem podem ser utilizados nessa tarefa. Oferecer diversos algoritmos pode tornar as ferramentas de modelagem mais completas. Porém, surge uma questão importante: qual algoritmo de modelagem escolher? Essa questão está relacionada com o desempenho preditivo das técnicas implementadas pelos algoritmos. Nesse contexto, o objetivo principal do trabalho foi organizar e especificar um método de análise de desempenho preditivo dos algoritmos de modelagem de distribuição de espécies. Através do método proposto é possível ter uma visão completa, estruturada e sistemática das etapas previstas em projetos de análise de desempenho preditivo dos algoritmos. O método pode ser utilizado como referência em estudos de validação de novos algoritmos, de comparação entre técnicas e na seleção de um ou mais algoritmos de modelagem. Como estudo de caso, o método proposto foi adotado nos testes de validação de um algoritmo baseado em Redes Neurais, desenvolvido e integrado ao framework openModeller, através da comparação com outros algoritmos já utilizados na modelagem. Além da própria validação, os testes tiveram como objetivo demonstrar a aplicabilidade do método. Os resultados mostraram que o algoritmo de Redes Neurais apresentou desempenho semelhante ao desempenho dos demais algoritmos, tendo sido, portanto, validado como adequado à tarefa de modelagem.
    Ainda no contexto da pesquisa, um algoritmo baseado na técnica de amostragem denominada Jackknife foi integrado ao openModeller, para aplicação na etapa de pré-análise. Testes relacionados com o tempo de execução foram realizados e uma versão paralela desse algoritmo foi desenvolvida.
  • Data de criação/publicação: 2011
  • Formato: 149 p.
  • Idioma: Português
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