Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos (2022)
- Authors:
- Autor USP: MIELKE, LUCAS VALLE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.17648/wmecai-2022-154042
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); PREÇO AGRÍCOLA; ARROZ
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
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ABNT
MIELKE, Lucas Valle e VILLAS BOAS, Paulino Ribeiro. Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154042. Acesso em: 29 set. 2024. -
APA
Mielke, L. V., & Villas Boas, P. R. (2022). Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154042 -
NLM
Mielke LV, Villas Boas PR. Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154042 -
Vancouver
Mielke LV, Villas Boas PR. Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154042 - Estimativa do preço de mandioca na região de Assis-SP através de dados de insumos e fatores climáticos com aplicaçãao de modelos lineares generalizados
- Previsão do preço do arroz no Brasil usando modelos de aprendizado de máquina e dados de oferta e demanda
- Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas
- Classificação de defeito em lotes numa indústria farmacêutica: uma abordagem prática com aprendizado de máquina em processos de qualidade
Informações sobre o DOI: 10.17648/wmecai-2022-154042 (Fonte: oaDOI API)
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