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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49881| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Modelo preditivo do ciclo de colheita de sementes de milho |
| Autor(es): | Palma, Victor Augusto Borin |
| Primeiro orientador: | Pinto, Rogério De Melo Costa |
| Primeiro membro da banca: | Guimarães, Ednaldo Carvalho |
| Segundo membro da banca: | Tavares, Marcelo |
| 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. |
| Palavras-chave: | Aprendizado de máquina AutoML Sementes de milho Ciclo colheita Machine learning AutoML AutoGluon corn seeds harvest cycle |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49881 |
| Data de defesa: | 5-Ago-2026 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Estatística |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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