Função logística e algoritmos de otimização para a modelagem da distribuição diamétrica em um fragmento de Cerrado / Logistic function and optimization algorithms for diametric distribution modeling in a typical Cerrado

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de otimização para modelar a distribuição diamétrica de fustes em um fragmento de cerrado típico, empregando a função Logística de dois parâmetros. A coleta dos dados foi realizada em oito parcelas de 600 m2 distribuídas aleatoriamente em um fragmento de cerrado típico, localizado no distrito de Desembargador Otoni, município de Diamantina-MG. Os dados foram agrupados em classes biométricas com intervalos regulares de 2 cm de diâmetro. Foram testados três algoritmos de otimização (NM – Nelder-Mead; BFGS – Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno e SANN – Subsequent Artificial Neural Network). Todos os ajustes realizados apresentaram aderência pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. As diferenças preditivas entre os algoritmos se expressaram em milésimos. O algoritmo BFGS apresentou menores desvios e AIC, além do maior coeficiente de correlação. Concluiu-se que a função Logística associada aos algoritmos de otimização NM, BFGS e SANN estimaram com precisão a distribuição diamétrica de fustes do fragmento de cerrado típico, com destaque para o algoritmo BFGS, que apresentou qualidade preditiva um pouco superior aos demais.