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Tendo em vista o crescimento mundial da procura pela palma de óleo, o potencial estratégico do Brasil, mais especificamente, do Pará, considera-se necessário optar por métodos de previsäes mais robustos e com menores erros para prever a produ‡Æo de cachos de palma de óleo. Os métodos selecionados pela equipe deste trabalho para realizar as previsäes foram os métodos de rede neural artificial e de regressÆo mútipla. Como fonte de informa‡äes para basear esta pesquisa, tem-se a participa‡Æo de uma empresa do ramo da palma e de biocombustíveis, localizada em Belém no estado do Pará. A presente pesquisa utilizou de conceitos teóricos para embasamento. Este trabalho objetiva comparar as previsäes geradas pelos métodos selecionados e o utilizado pela empresa atualmente, com base nos conceitos e princípios dessas técnicas, de modo, que seja possível determinar qual destas apresenta menor erro em sua previsÆo. Para se alcan‡ar o objetivo exposto, buscou-se entender melhor como a produ‡Æo de cachos de palma se comporta através de entrevistas com técnicos da área da produ‡Æo bem como também de visitas ao plantio, identificando-se os principais fatores e variáveis de influência na produ‡Æo.

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Amaro, Ana Julia
Bachareladas em engenharia de produ‡Æo. Formadas no ano de 2016 pela institui‡Æo CESUPA no estado do Pará. Apaixonadas pela área da inteligência artifical e tudo o que a mesma pode trazer de evolu‡Æo para a sociedade. Ainda há muito para ser descoberto a respeito da IA e espera-se que este trabalho possa ajudar no avan‡o dos estudos e descobertas.

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