Crescimento logístico modelado por ANFIS

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Authors: Daniel Eduardo Sánchez, Laécio Carvalho de Barros, Estevão Esmi, Vinícius Francisco Wasques
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Abstract

Este estudo investiga as capacidades do Adaptative-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS), uma ferramenta que combina redes neurais e lógica fuzzy para ajustar um modelo de crescimento populacional logístico de Verhulst. Assim, neste trabalho são utilizados dados sintéticos para fornecer um ajuste de curva do crescimento logístico populacional e do parâmetro de taxa de crescimento. Por meio dos gráficos produzidos são apresentadas interpretações biológicas dos antecedentes, dados por conjuntos fuzzy Gaussianos, e dos consequentes, dados por funções lineares obtidas pela inferência de Takagi-Sugeno, gerados pelo ANFIS. Por fim, é apresentada uma extensão do modelo logístico para visualizar uma superfície representativa da taxa de crescimento e sua aproximação mediante o ANFIS.

Fields of Study & Subjects

Fuzzy Logic and Control Systems Neural Networks and Applications Mathematical Control Systems and Analysis

Publication details

Journal / source
Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics
Publication date
13 February 2026
Language
PT