Previsão da produtividade de arroz: uma aplicação de redes neurais recorrentes LSTM

Resumen

El arroz, responsable de suministrar a la población calorías y proteínas, ocupa un lugar destacado desde el punto de vista social y económico. Es un producto esencial en la canasta básica de los consumidores brasileños. En este contexto, este trabajo presenta un modelo LSTM (Long Short-Term Memory) para pronosticar la productividad del arroz en el estado de Rio Grande do Sul. La base de datos, obtenida por el Instituto del Arroz Rio Grandense (IRGA), presenta una serie histórica, de productividad del arroz, de las cosechas entre 1921 y 2020. El modelo de pronóstico, basado en LSTM Neural Networks, se implementó a través de la biblioteca de aprendizaje automático Pytorch. Los resultados obtenidos para las cosechas 2017/18, 2018/19 y 2019/20 muestran que el modelo de pronóstico proporcionó estimaciones confiables para la productividad del arroz en Rio Grande do Sul.