Previsão do índice de Açúcar Total Recuperável (ATR) de cana-de-açúcar usando redes neurais artificiais (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: PINTO, ANDERSON ROGÉRIO FAIA - EESC ; ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP ; NAGANO, MARCELO SEIDO - EESC ; SIQUEIRA, LUCIANO HENRIQUE ALVES DE - ESALQ
- Unidades: EESC; FMRP; ESALQ
- DOI: 10.17013/risti.57.85-107
- Subjects: USINAS; PRODUTIVIDADE; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Predição; Sugar Mills; Prediction; Productivity; Artificial Intelligence
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A colheita da cana-de-açúcar impacta significativamente a produtividade das usinas sucroalcooleiras e deve ser realizada no ponto ótimo de maturação ou Período de Utilização Industrial (PUI). A estimativa do PUI é obtida por análises laboratoriais que mensuram o índice de Açúcar Total Recuperável (ATR). A questão é que o planejamento das usinas sucroalcooleiras é dependente da previsão de produção (açúcar e etanol), e não há ferramentas capazes de substituir os altos custos das análises laboratoriais do ATR. Logo, este artigo traz um estudo de caso cujo objetivo é propor um modelo computacional para estimar o índice de ATR da produção de uma usina sucroalcooleira do interior do estado de São Paulo. Este modelo é fundamentado nas Artificial Neural Networks (ANN) e foi aplicado às bases de dados das lavouras de 48.151 talhões das safras de 2016/2017 a 2022/2023. As experimentações apresentaram um erro médio absoluto (3,49%) muito inferior às análises laboratoriais (12,17%). A principal contribuição deste estudo está em fornecer um modelo de baixo custo que estima com acurácia muito satisfatória o índice de ATR para o PUI
- Imprenta:
- Source:
- Título: RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
- ISSN: 1646-9895
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 57, p. 85-107, mar. 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SIQUEIRA, Luciano Henrique Alves de et al. Previsão do índice de Açúcar Total Recuperável (ATR) de cana-de-açúcar usando redes neurais artificiais. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, v. 57, p. 85-107, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.17013/risti.57.85-107. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Siqueira, L. H. A. de, Pinto, A. R. F., Achcar, J. A., Crepaldi, A. F., Hermosilla, J. L. G., & Nagano, M. S. (2025). Previsão do índice de Açúcar Total Recuperável (ATR) de cana-de-açúcar usando redes neurais artificiais. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 57, 85-107. doi:10.17013/risti.57.85-107 -
NLM
Siqueira LHA de, Pinto ARF, Achcar JA, Crepaldi AF, Hermosilla JLG, Nagano MS. Previsão do índice de Açúcar Total Recuperável (ATR) de cana-de-açúcar usando redes neurais artificiais [Internet]. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação. 2025 ; 57 85-107.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.17013/risti.57.85-107 -
Vancouver
Siqueira LHA de, Pinto ARF, Achcar JA, Crepaldi AF, Hermosilla JLG, Nagano MS. Previsão do índice de Açúcar Total Recuperável (ATR) de cana-de-açúcar usando redes neurais artificiais [Internet]. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação. 2025 ; 57 85-107.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.17013/risti.57.85-107 - A literature review and bibliometric analysis of 50 years of optimization approaches applied to the order batching problem
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