Previsão do Nível de Atividade de Abelhas com Redes Neurais Recorrentes e Seleção de Atributos
Redes Neurais Recorrentes. Previsão. Seleção de Atributos. Comportamento Animal. Abelhas. RFID. Gated Recurrent Unit. Long Short-Term Memory.
Um terço dos alimentos consumidos pela humanidade depende, até certo ponto, da polinização das abelhas. Houve vários relatórios nos últimos anos ilustrando a diminuição da população de abelhas em todo o mundo. Uma compreensão de seu comportamento, discutido aqui do ponto de vista do nível de atividade da colônia, pode auxiliar na detecção de situações adversas e melhorar a utilização de abelhas como polinizadores nas culturas. Neste trabalho, várias arquiteturas de Redes Neurais Recorrentes são exploradas na tarefa
de prever o nível de atividade das abelhas com base nos valores dos níveis de atividade passados e dados ambientais como: temperatura, radiação solar e pressão barométrica. Também mostramos como melhorar a acurácia do nosso modelo usando diferentes tamanhos de janelas de tempo dos dados de entrada, algoritmos de seleção de atributos e análise de correlação entra as variáveis.