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Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: RODRIGUES, FABRICIO AUGUSTO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: ANÁLISE DE DESEMPENHO; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: 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.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.02.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RODRIGUES, Fabrício Augusto; CORRÊA, Pedro Luiz Pizzigatti. Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-07052012-121050/pt-br.php >.
    • APA

      Rodrigues, F. A., & Corrêa, P. L. P. (2012). Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-07052012-121050/pt-br.php
    • NLM

      Rodrigues FA, Corrêa PLP. Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-07052012-121050/pt-br.php
    • Vancouver

      Rodrigues FA, Corrêa PLP. Um método de referência para análise de desempenho preditivo de algoritmos de modelagem de distribuição de espécies [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-07052012-121050/pt-br.php

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