Mineração de regras de associação temporais quantitativas por meio de algoritmos genéticos no contexto de agroclimatologia

• Processo: 10/20729-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Sergio Francisco da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Agroclimatologia Algoritmos genéticos Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agroclimatologia | algoritmos genéticos | dados temporais quantitativos | evolutivos | mineração de regras de associação | Mineração de Dados

Resumo

O estudo relativo às mudanças climáticas tem se tornado urgente devido a consequências danosas que tem se avolumado nos últimos anos. Pesquisadores (biólogos, agrônomos e agroclimatologistas) têm conduzido experimentos buscando analisar as influências do clima nos ecossistemas, produzindo grandes volumes de dados temporais quantitativos que carecem de análise automatizada. Atualmente, muitos destes experimentos são analisados através de métodos estatísticos de capacidade limitada quanto a análise simultânea de três ou mais de variáveis. Mineração de regras de associação tem-se mostrado ser de grande valor para extração de conhecimento de grande conjuntos de dados multidimensionais. Contudo, devido a problemas de fundamentação, os conceitos e métodos de mineração de regras de associação existentes não podem ser efetivamente aplicados a dados temporais quantitativos. Assim, os objetivos deste projeto são: 1) definir os conceitos teóricos necessários para a mineração de regras de associação temporais quantitativas; 2) desenvolver métodos que operem de acordo com as teorias propostas, solucionando problemas práticos 3) aplicar os métodos desenvolvidos para obter conhecimentos das implicações das mudanças climáticas no comportamento de cultivares de cana-de-açúcar e de café, que são culturas importantes para a economia do estado de São Paulo e 4) projetar cenários futuros das cultivares analisadas usando cenários gerados por modelos climáticos regionais. Espera-se, contribuir para o avanço do estado da arte de mineração de dados, construir um ferramental que auxilie na análise de dados temporais quantitativos, gerar conhecimentos importantes para auxiliar nas pesquisas de cana-de-açúcar e de café, além de proporcionar outros estudos agroclimáticos.