Previsão da produtividade de arroz: uma aplicação de redes neurais recorrentes LSTM - dos Santos, José Airton Azevedo; Spancerski, Jandrei Sartori (REVISTA CEREUS, 2021)
O arroz, responsável por suprir a população com calorias e proteínas, ocupa uma posição de destaque do ponto de vista social e econômico. É um produto essencial na cesta básica do consumidor brasileiro. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo LSTM (Long Short-Term Memory) para previsão da produtividade de arroz no estado do Rio Grande do Sul. A base de dados, obtida pelo Instituto Rio Grandense do Arroz (IRGA), apresenta uma série histórica, da produtividade de arroz, das safras compreendidas no período entre 1921 e 2020. O modelo de previsão, baseado em Redes Neurais LSTM, foi implementado por meio da biblioteca de aprendizado de máquina Pytorch. Os resultados obtidos, para as safras 2017/18, 2018/19 e 2019/20, mostram que o modelo de previsão forneceu estimativas confiáveis para a produtividade do arroz no Rio Grande do Sul.