PEER REVIEW, Vol. 5, Nº 16, 2023 DOI: 10.53660/610.prw2201 ISSN: 1541-1389 Recebido: 20/06/2023 | Aceito: 23/07/2023 | Publicado: 25/07/2023 Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na previsão da produção, importação e consumo de fertilizantes no Brasil Application of artificial neural network models in forecasting the production, import and consumption of fertilizers in Brazil Andressa Rustick ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3918-0830 Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Brasil E-mail: andressarustick@hotmail.com José Airton Azevedo dos Santos ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2568-5734 Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Brasil E-mail: airton@utfpr.edu.br Cidmar Ortiz dos Santos ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1727-3676 Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Brasil E-mail: cidmar@utfpr.edu.br RESUMO Os fertilizantes, no Brasil, são insumos de grande importância na produtividade agrícola. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo implementar modelos, de séries temporais, para previsão da produção, importação e consumo de fertilizantes intermediários no Brasil. A base de dados, disponibilizada pela Associação Nacional para Difusão de Adubos (ANDA), apresenta séries históricas da produção, importação e consumo de fertilizantes no Brasil, no período entre 1998 e 2022. Modelos de previsão, baseados em redes neurais artificiais, foram desenvolvidos por meio do software WEKA. Resultados obtidos, dos modelos de previsão, foram comparados por meio das métricas RSME (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Percent Error) e MAPE (Mean Absolute Percent Error). Verificou-se, para um horizonte de curto prazo, que os modelos de redes neurais, são adequados para prever a produção, importação e o consumo de fertilizantes no Brasil. Palavras-chave: Horizonte de curto prazo; Modelo; Séries temporais; WEKA. ABSTRACT Fertilizers, in Brazil, are inputs of great importance in agricultural productivity. In this context, this work aims to implement time series models to forecast the production, import and consumption of intermediate fertilizers in Brazil. The database, made available by the National Association for the Diffusion of Fertilizers (ANDA), presents historical series of the production, importation and consumption of fertilizers in Brazil, in the period between 1998 and 2022. Forecast models, based on artificial neural networks, were developed through the WEKA software. Results obtained from the forecast models were compared using RSME (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Percent Error) and MAPE (Mean Absolute Percent Error) metrics. It was found, for a short-term horizon, that the neural network models are adequate to predict the production, importation and consumption of fertilizers in Brazil. Keywords: Short-term horizon; Model; Time series; WEKA.