APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS RECORRENTES NA PREVISÃO DE PREÇOS DE FRUTAS NO SETOR AGRÍCOLA BAIANO - Silva, Iara Fábia Castro Viana; Carvalho, Caio Henrique Rodrigues; Nogueira, Tiago do Carmo; Santana, Danyele de Oliveira; da Cruz Junior, Gelson; Vinhal, Cássio Dener Noronha; Ullmann, Matheus Rudolfo Diedrich (ARACÊ, 2025)
Este estudo investiga o uso de Redes Neurais Recorrentes (RNN), especificamente LSTM e GRU, na previsão de preços de frutas cultivadas pela agricultura familiar na Bahia, com base em 1.883 registros de banana nanica, banana prata e mamão formosa. O modelo LSTM apresentou o melhor desempenho, com resultados de RMSE variando entre 0,186 e 0,606, MAE entre 0,142 e 0,483, MAPE entre 7,286 e 16,624 e MSE entre 0,035 e 0,367 para as frutas analisadas. Destaca-se o potencial das RNN no apoio a tomadas de decisões no setor agrícola, com propostas de trabalhos futuros que incluem a incorporação de variáveis exógenas e o desenvolvimento de uma plataforma gratuita para pequenos produtores.