Publicação: Modelo preditivo do ciclo de colheita de sementes de milho
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
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Resumo
A previsão do ciclo de colheita de sementes de milho é fundamental para a qualidade fisiológica do produto e para a eficiência operacional da produção e do beneficiamento. Este trabalho
teve como objetivo desenvolver um modelo preditivo para estimar o ciclo de colheita de sementes
de milho, utilizando técnicas de aprendizado de máquina automatizado por meio da biblioteca
AutoGluon, com base em variáveis agronômicas, climáticas, fenológicas e características de
híbridos. A base de dados histórica, proveniente de diferentes regionais produtoras, foi organizada em quatro grupos de variáveis (contexto produtivo, clima acumulado, fenologia/fisiologia
e indicadores pré-colheita) e submetida a um processo de seleção de variáveis antes do treinamento. O AutoGluon avaliou múltiplos algoritmos (incluindo Random Forest, Extra Trees,
LightGBM, XGBoost, CatBoost e redes neurais) e combinou suas previsões por meio de uma
estratégia de stacking multinível, resultando no modelo final WeightedEnsemble_L3_FULL.
Os resultados mostraram desempenho satisfatório, com coeficiente de determinação (R2
) de
0,918134: no consolidado Brasil, aproximadamente 72,6% dos contratos apresentaram erro de
previsão igual ou inferior a 5 dias, com diferença média de 2,64 dias nessa faixa. A análise por
regional revelou desempenho inferior na Regional Sul, associado à maior variabilidade climática local. Conclui-se que a abordagem de AutoML baseada em ensemble learning constitui
uma alternativa promissora para apoiar o planejamento agrícola e a logística da indústria de
beneficiamento de sementes de milho no Brasil.
Abstract
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, AutoML, Sementes de milho, Ciclo colheita, Machine learning, AutoML, AutoGluon, corn seeds, harvest cycle
Citação
PALMA, Victor Augusto Borin. Modelo preditivo do ciclo de colheita de sementes de milho. 2026. 26 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.