Previsão do Preço do Milho Baseado na Otimização de Hiperparâmetros Optuna e na Rede Neural Cnn-Lstm / Maize Price Forecasting Based on Optuna Hyperparameter Optimization and Cnn-Lstm Neural Network

Dalila Natalia Costa Luz; José Airton Azevedo dos Santos

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.Unifsanet.*om.br/revista </line>

<line> ISSN Impres*o: 1806-635* ISSN E*etrônico: 2317-2983 </line>

</par>

<par>

<line> Previsão do Preço do Milho Basea*o *a Otimiza*ão *e Hipe**arâmetros Opt**a e na Rede </line>

<line> *aize *r*ce Foreca*ting Based on **tuna *yperpara*ete* Optim*z*tion an* Cnn-Lstm Neural </line>

</par>

<par>

<line> *alila Natalia C***a da Luz </line>

<line> Me*tranda no Progr*ma de Pós-G*aduação em T*cnologias Compu*ac*onais para o Agr*negócio (P*GT*A) </line>

<line> Gradua**o em Eng*nh*ira de Produ*ã* *ela Univ*rsidade Tecnoló*i*a Federal *o Paraná </line>

<line> E-ma*l: dalilanataliac*sta*aluz@gmail.co* </line>

<line> Jos* Ai*ton A*evedo dos *an*o* </line>

<line> Doutor em *nge*haria Elétric*, Universidade Federal de Santa *atarina </line>

<line> Profes*o* d* U*iv*rsid*de T**nológica Federa* d* Para*á </line>

<line> E-mail: air*on@utfpr.**u.*r </line>

</par>

<par>

<line> Endereço: Dalila Natal*a Cost* d* Luz </line>

<line> Edito*-*h*fe: </line>

<line> Tonny </line>

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<line> Univer*idade </line>

<line> T*cnológic* </line>

<line> Campus </line>

<line> *odrig*es </line>

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<line> Median**ra </line>

<line> Avenid* </line>

<line> Brasil, </line>

</par>

<par>

<line> Caixa Postal 271 - M*d*aneira - *R - Brasi*. </line>

<line> *rtigo *ecebido em 14/11/2025. Ú*tima v**são </line>

</par>

<par>

<line> Endereço: José Airton *zevedo d*s Santos </line>

<line> recebida em 30/01/*025. Ap*o*ado em 31/0*/2025. </line>

</par>

<par>

<line> Te*nológica </line>

<line> Paraná - </line>

<line> Campus </line>

</par>

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<line> M*dianeira </line>

<line> Brasi*, </line>

<line> Av*liado pelo *is**ma Trip*e Revi*w: Desk *e*iew a) </line>

</par>

<par>

<line> *aixa Postal 271 - Me*ian*ira - PR - Brasil </line>

<line> pe*o Editor-Chefe; e b) *o**le *lind Revi*w </line>

<line> (avaliação *ega *or dois aval*adores da á*ea). </line>

<line> Revisão: Gramatical, Norma*iv* e d* Formatação </line>

</par>

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<line> D. N. C. Luz, J. A. A. Santo* </line>

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<line> *ste trabalho tem como obje*ivo propor, </line>

<line> *ara *revisão d* preço do milho no estado do </line>

</par>

<par>

<line> Par*ná, um mode** que combina a rede híbrida CNN-*S** (Co*volutio**l Ne*ra* N**work - </line>

<line> Long *hort-T*rm Memor*) com a otimiz*ç*o de hip*rparâmetros por meio da b*b*i*teca </line>

<line> Optuna. * base de dados, di*p**i*i**zada pela Emp*esa Brasileira de *es*uisa *gropecu*ria </line>

<line> (EMBRA*A), apres*nta uma série histórica do preço do mil**, no estado do Par*ná, no </line>

<line> período entre jan/20*4 * jul/2024. *odelos de *r*v*são CNN-LSTM e SARIMA (Seasonal </line>

<line> *utoregr*s*ive Integrated Movi*g Avera*e) *oram implementados na li*gua*em de </line>

<line> progr*ma*ão Python. R*sultados d* previs*o, *os **is m*d*l**, foram c*mpa*a**s po* mei* </line>

</par>

<par>

<line> d*s mét*icas: *AE, RMSE e MA*E. **rifico*-se, par* um hori**n*e de 6 meses, *ue </line>

</par>

<par>

<line> modelo, proposto nest* trabalho, apresentou o melhor dese*penho </line>

<line> previsão (MAE (R$) </line>

</par>

<par>

</par>

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<line> Palavras-chave: R*des Hí*ridas. Séries Tempora*s. Keras. Py*hon. </line>

</par>

<par>

<line> *BSTRA*T </line>

</par>

<par>

<line> propose, for c**n pr*ce forecas*ing in the sta*e of Paraná, a model that </line>

</par>

<par>

<line> combines the hy**id CNN-LSTM (Convol*tional Neural Netwo*k - Long *hort-Term </line>

</par>

<par>

<line> Memory) n*twork with </line>

<line> hyperparameter op*imizat*on t*rough Optuna. The datab*se, made </line>

</par>

<par>

<line> *vailable b* the Brazil*an Ag*icul*ural R*search Corporation (EM*RAPA), </line>

<line> presents </line>

</par>

<par>

<line> his*or*cal series of *orn prices in the sta*e of Paraná, f*om Jan/2014 to J*l/2024. CNN-LSTM </line>

<line> *nd SARIMA (Seasonal **toregressiv* Integrated M*ving Average) forecas*i*g mode*s *ere </line>

</par>

<par>

<line> implemented in th* Python pr*gramming languag*. For*c**ting results of </line>

<line> *he two *odels </line>

</par>

<par>

<line> wer* compar*d using the metrics: MAE, *MS* a*d MA*E. It was fo*nd, for a 6-month </line>

<line> ho*iz*n, tha* the model pr*po*ed in *his work *re*ented the best f**ecastin* *erformance </line>

<line> Keywords: Hybrid *e*works. Time Series. Keras. P*thon. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. 23, n. *, art. 5, p. 10*-121, jan. 202* </line>

<line> ww*4.Un*fsane*.com.br/revist* </line>

</par>

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<par>

<line> Previ*ão do Preço do Milho *asea*o n* Oti*ização de Hi*erparâ*etro* O*tuna e na Red* N*ur*l *nn-Ls*m </line>

</par>

<par>

<line> 1 INT*ODUÇÃO </line>

</par>

<par>

<line> pr*dutiva do *ilho, um dos cereais mai* cultivado* no mundo, * muito </line>

</par>

<par>

<line> importante para * *gronegócio *rasilei*o. O milho, em termos de produção e área *lantada, </line>

</par>

<par>

<line> fi*a some**e a*rás da soja. Em c*njunto *** a soja, *m insumo * </line>

<line> básico para avicu*tura </line>

</par>

<par>

<line> s*inocul*u*a. P*rta*to, te* i*fluência direta, </line>

<line> por ser essenci*l na produção d* </line>

<line> *ações, no </line>

</par>

<par>

<line> preço da* carnes (SANT*S, 20*1; ATLA*, *0*1). </line>

<line> Os maiore* produtor*s mundiais de mi*ho *ão Estados Unidos, China, Br*sil, *nião </line>

<line> Eu*opeia e índi*. No Brasil, o* *aiores *rodutor*s de mi*ho, segundo a safra de 2022/23, são </line>

<line> *s esta**s: Mato Gross*, Paran*, M*** G*o*so do *u*, Goiás * Minas Gerai*. O cu*ti** do </line>

<line> milho pe*mite três safras anuais, sendo a *eg*nd* de maior produção (BOSHIERO, 2*24). </line>

</par>

<par>

<line> O milho, po* ser uma cultura de alt* p*od*tiv*dade, está s*je*to a </line>

<line> *s**lações no </line>

</par>

<par>

<line> p*e*o. Essa oscilação, nos *reços dessa commodi*y, i*p*cta dir*tam*nte toda a </line>

</par>

<par>

<line> *rodutiva, i*f*uenciando custos * mar**** *e lucro *os produtores e indúst*ias associadas. </line>

</par>

<par>

<line> Portanto, torna-se nece**ário desen**l*er e ape*feiçoar *éc*ica* </line>

<line> d* *revis*o *e preço* *ue </line>

</par>

<par>

<line> auxilie* produtores, investid*res e formu**do*e* de p*líticas públicas *a tomada d* deci*ão </line>

<line> (SANTOS, 20**; SANTOS et al. *023). </line>

</par>

<par>

<line> Dentre a* técnicas </line>

<line> previsão de pre**s, *stão a </line>

<line> rede neu*a* *íbrida </line>

</par>

<par>

<line> *NN-LS*M e m*delo SA*IMA. A **d* CNN-LSTM, pa** série* *emporais, combina o </line>

</par>

<par>

<line> *apacid*de *as redes c*nvolucionais (C*N) de extrai* padrões loc*i* e c*rac*erístic*s </line>

<line> rel*vantes dos da**s **m a habi*idade das redes LS*M de mo*ela* dependênc*as tem*o*ai* </line>

</par>

<par>

<line> lon*o prazo. Já o modelo SAR*MA, e*tensão do ARIM* q*e </line>

<line> in*orpo** component*s </line>

</par>

<par>

<line> sazo**is, é e**ecialme*t* ef*c*z na modelagem e prev*são de séries tem**r*is qu* ap*ese*ta* </line>

<line> padrões rec*rr*nt*s ao lo*go d* **mpo (MEDE*ROS, 2024; ST*NGH*LE et al., 2020). </line>

</par>

<par>

<line> A integração de arquiteturas </line>

<line> redes neurais, como a CNN-LSTM, *om </line>

</par>

<par>

<line> bibliotecas avanç*das de otimização de </line>

<line> h*perparâ*etros, como Optuna, *od* *ontrib*i* o </line>

</par>

<par>

<line> sign*ficati*amente p*ra * d*s*nvol*imento d* mod*l*s pre*itivos mais prec*sos e com maior </line>

<line> *apac**ade d* *e*era**zação (D*N* et al., 20*4). </line>

<line> Vários trabalh*s, a*res*nt*dos n* li*eratura, utilizaram modelos, de s*rie* *e*porais, </line>

</par>

<par>

<line> para pre*e*em preço d* *ilho. Dentre eles *odem-se cita*: Cas (2018) que uti**zou um o </line>

</par>

<par>

<line> *od*l* ARIM* (Autore*re*s*ve Movi*g Average) para pre*er o pre** </line>

</par>

<par>

<line> brasil*i*a. O perío*o de anális* foi de mar/*00* a mar/2016. *oncluiu, *ara u* h*r*zonte de </line>

</par>

<par>

<line> *urto prazo, *ue o m*delo ARIMA apresentou </line>

<line> uma pre*isão satisf*tó*ia p*ra o *reço </line>

</par>

<par>

<line> mi*ho. Alm*ida (2*18) utilizou modelos de previsão AR*M* e SARIMA para *revisão </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teres**a PI, v. *3, n. 1, art. 5, p. 109-12*, jan. *026 ww**.Unifsanet.com.br/r*vis*a </line>

</par>

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<page>

<par>

<line> D. N. C. Lu*, *. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> preço do mi*ho no </line>

<line> estado do *e*rá. Santos (20*1) ut*l**ou redes *eurais BLSTM </line>

</par>

<par>

<line> (Bidi*ectional L*ng Sh*rt-*erm *emory) e MLP (Mu*til**er P*rception), para p*evisão </line>

</par>

<par>

<line> pre*o do mi*h* *o estado do Paraná. Verificou, para um </line>

<line> períod* de 6 meses, *ue os doi* </line>

</par>

<par>

<line> mode*os aprese*t*ram *stimativ*s confi*ve*s. Tib**o e C*rli et al. (201*) util*za**m mode*o*, </line>

<line> de Séries *em*orais ARIMA e de Alisamento Exponencial de Ho**-W*nters, par* p*ever*m o </line>

<line> preço do milho no *io Grande do S*l. Obs*r*ara* *u* o modelo Holt-Wi**er* aditivo </line>

</par>

<par>

<line> a**e*en*o* melhore* res*l*ado*. Já Sa*tos et al. (*023) ut*lizaram redes neurai* LSTM </line>

</par>

<par>

<line> modelos *ARIMA pa*a prever o pre*o do milho, *o estado *o Rio Gr**de do Sul, no perí*do </line>

<line> e*tre 2011 e 2*21. Concluíram qu* o modelo LST* apres**tou melhor desempenho. </line>

</par>

<par>

<line> Nesse contexto, este trabalho te* *omo o*jet*vo p*opor, para previsão </line>

<line> do preço d* </line>

</par>

<par>

<line> milho *o estado do Paraná, um modelo </line>

</par>

<par>

<line> otimização de **perp***metros *or meio do Opt**a. </line>

<line> 2 *UNDAMENTAÇ*O TEÓRICA </line>

<line> A re*e CNN-LSTM basei*-se na integ*ação *a rede neural c*nvolucio*al (C*N) com </line>

<line> a rede d* memória de *ongo e curto pra*o (LSTM). Es*a ab*rdagem híbrida é amp*amente </line>

</par>

<par>

<line> *do**da *ara o pr*ce*samento </line>

<line> de sé*ies *emporais complexa*, *omo previsão de dema*da*, </line>

</par>

<par>

<line> detecção de anomalias o* análi*e de sina*s f*nanceiros. Ess* co*binação aproveita as forças </line>

</par>

<par>

<line> com*lemen*are* d*s dua* *rquit*t*ra*: a CNN, propos** por Lecun et al. (1998), fo*a </line>

</par>

<par>

<line> extração automática *e *adrões locais e hierá**u*c*s, enquant* </line>

<line> * LSTM, p*oposta por </line>

</par>

<par>

<line> e Sci*dhuber (199*), gere*cia a propagação de informações ao longo </line>

</par>

<par>

<line> sequência t*mp*ral, m*tigan*o </line>

<line> *roblema* co*o vanishing gradi*nt em re**s recorrentes o </line>

</par>

<par>

<line> t*a*icion*is (ZHA et al, 20*2; SANTOS, 20*2; LIVI*RIS et al., *020, LU et al., 2020). </line>

<line> * mo*elo ARIMA é u* d*s mais po*ulares modelos estat*sticos utilizados na an*li*e </line>

</par>

<par>

<line> tempora*s. Este mod*lo, pr*posto por Box-Jenkins *a dé*ada de 1970, </line>

<line> origino*-se </line>

</par>

<par>

<line> *os modelo* au*orregressivos (AR), médias m*veis (M*) e de combinação de modelos AR e </line>

</par>

<par>

<line> MA (AR*A). Neste </line>

<line> estudo, </line>

<line> *a*a r*alizar as previs*es </line>

<line> *o preço do *il*o no </line>

<line> estado </line>

</par>

<par>

<line> www4.Unifsan*t.com.br/revista </line>

</par>

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<page>

<par>

<line> Previsão do Pre*o d* Milho Ba*eado na Otimização de Hiperparâ*etros O*tun* e na Red* *eur*l Cnn-Lst* </line>

</par>

<par>

<line> Paran*, ut*liz*u-se o model* ARIMA c*m *az*nal*dade (SARIMA) (WALT*R et al., 2013; </line>

<line> MONT*OMERY et al., 2008, BOX; JENKIN*, 1*76 ). </line>

<line> A *quação *o mo*elo S*RIMA, def*nido com* S*RIMA(p,d,q)(P,D,Q), é dada por </line>

<line> (SANTOS; CHA*CO*K*, 202*): </line>

<line> - é o operad*r autorregre*si*o *st*cio*ári* *e o*dem p; </line>

</par>

<par>

<line> é o op*rad*r de médias móveis s*zonal de ordem Q, </line>

<line> d indica**o o número *e diferenças; </line>

<line> é * ope***or difer*nç* sazonal; </line>

<line> represent* o ruído *ranco com m*dia *ero. </line>

<line> O d*semp*nho dos algoritmo* deep learning depen*em de co*o são a*ustados os seus </line>

</par>

<par>

<line> hiper*arâmetros. Em redes neurais a*tificiai*, vários </line>

<line> hiperparâ*etros necess*tam *er </line>

</par>

<par>

<line> a*ust*dos, por exe**lo, a taxa de apr*ndizagem, o número de épo*as de trein**ent*, a função </line>

<line> *e ativação, *nt*e outro*. Ajuste* manuais são inefici*ntes e propenso* a erro*, e**ec*alm*nte </line>

</par>

<par>

<line> e* *spaços de busca </line>

<line> d* alt* *imensionalidade, cujas combinações *ubótimas podem lev*r </line>

</par>

<par>

<line> overfitt*ng, underfi*ting ou trein*m*nto exces*ivam**te dem*r*do. </line>

<line> Nes*e contexto, técnicas de o*i*i****o aut*mática de hiperpar*metros *me*gem como </line>

</par>

<par>

<line> soluções </line>

<line> e*senc*a*s para explorar eficient*me*te o espa*o d* *onf*gurações possíveis. O </line>

</par>

<par>

<line> Op*una é *m* biblioteca open-sour*e em Py*hon p*ojetada esp*c*fi**ment* par* o ajuste </line>

</par>

<par>

<line> automático de hiperparâmetr*s em t*refas de mach*ne lea*ning deep lear**ng, *ermitindo e </line>

<line> um* busca intelige*te e eficiente por meio de al*orit**s bayesianos (DENG et al., 2024). </line>

</par>

<par>

<line> R*v. *SA, T*resin* PI, v. 23, n. 1, art. 5, p. 109-121, ja*. 2026 </line>

<line> www4.*nifsanet.com.br/rev**ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. N. C. Luz, J. *. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> 3 MATERIAIS E MÉTODOS </line>

</par>

<par>

<line> Abo*da-se, nesta seção, a metodol*gia utilizada neste tra*alho, apresentando a ba*e de </line>

<line> da*os, as etapas d* t*a***ho, b*m co*o as métr*cas utilizadas. </line>

<line> Utilizou-se, para p*ev*são, no estado do Paraná, *o p*eço do milho em grãos no varej* </line>

<line> (*0kg - R$), um* ***e *e dado* c*m 12* meses (Jan/201* - *ul/2024) ob*ida da E*presa </line>

<line> B*as*leira de Pesqu*sa Agropecuária (EMBRAP*). Na Fig*ra * apresenta-se a sé*ie histó*i*a </line>

<line> do pr*ço do milho. </line>

<line> Figu*a 1 - Série histórica do preço do milho </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> h*stórica do p*eço do mi*ho *o Paraná </line>

<line> entre 2014 e *024 revela forte </line>

</par>

<par>

<line> volatil*dad*, *om destaque *ara *s pic*s r*g*s*rad*s *m 2021 e 2022, q*ando o valor </line>

<line> u**rapas*ou R$ ** por saca de 6* kg. Os pico* de preço do milh* em 2021 * 2022 c*incidem </line>

<line> com o período da pan*e**a de Covid-*9 (11 de *arço de 2*20 at* 0* de maio de 2023 </line>

<line> (OPAS, 2023)) e est*o f***emente associados a*s impactos econômic*s * logísti*os caus*dos </line>

</par>

<par>

<line> os dad*s, para elimin*r as d***renças *e dimensão, foram </line>

</par>

<par>

<line> no*malizad*s </line>

<line> por meio da fun*ão Min*a* (*RUKUMAR et al., 202*; POLO e* a*., 2024) </line>

</par>

<par>

<line> (Equação 2). </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FSA, Te*esina, v. 23, *. 1, art. 5, p. 109-121, jan. *026 </line>

<line> www4.Unifsanet.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previsão do Preço do Mi*ho Baseado na Ot*mizaçã* de Hipe*par*metros Optuna * na Re*e *eural Cn*-Lstm </line>

</par>

<par>

<line> Onde x são da*o* da séri* orig*na*, xmin é valor míni*o da série temporal * xmax o *alor </line>

</par>

<par>

<line> *.2 Etapas do trabalho </line>

<line> Ba*icament* este *r*balho fo* divid*do e* três etapas. Na primeir* e*ap*, com o </line>

<line> obje*ivo d* obter *nformações sobre os dado* ob*idos da EMBR*P*, real*zou-se u*a a*áli*e </line>

</par>

<par>

<line> exploratória (Eta*a </line>

<line> de Análise de Dad*s). Na sequência, *a Etapa de Treina*ento </line>

</par>

<par>

<line> Validaç*o, *mplementaram-s* os modelos S*RIM* e CNN-LSTM. N* últi** etapa, Etapa de </line>

<line> Teste, real*zaram-se os *estes **s mod*los SARIMA e CN*-LSTM. Analisan*o-se seus </line>

<line> desempenhos, na previsão *o preço do milho, *or meio de dados que não participaram do </line>

<line> proce**o de **einamento e validação </line>

<line> O desempenho dos modelos, implementados neste trabalho, foram avali*do* p*las </line>

<line> *eguintes métr*c*s (OLIVEIR*; SAN*OS, 2024; CANKURT; SUBASI, 2015): </line>

<line> Mean A*solute Error (MAE): </line>

</par>

<par>

<line> Mean A*so*ute Percent Error (M*PE): </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T**esina PI, *. 2*, n. 1, art. 5, p. 10*-121, j**. 2026 </line>

<line> www4.Unifsanet.*o*.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

</par>

<par>

<line> é o valor real do perí*do i, </line>

<line> é * previs*o para o *eríodo i e n é o número de </line>

</par>

<par>

<line> observações. Quanto mais próximo de zero, os val*res de MAE, RMSE e MAP*, maior a </line>

<line> 4 RESULTADOS E DISCUSSÕ*S </line>

<line> Inici*lme*te, *a *odelagem SARIMA, identifico*-se, p*r *ei* do te**e d* </line>

<line> AKAIKE (AIC) da *ibli**eca pmd*rima, o mo*el* SARIM*(1,1,0)(3,1,1)12. Na sequência, * </line>

<line> n**malidade dos res*duo* foi verifi*ada por meio do teste de no*ma*id*de Jarque-Bera </line>

</par>

<par>

<line> (Jarque-B*ra normal*ty test), que *bteve um p-valor de </line>

<line> 0.73. Observou-*e, tam*ém, dev*do </line>

</par>

<par>

<line> a*s coeficient** de corre*açã* não ultrapass*rem os limites d* confiança (Co*relogr*m </line>

</par>

<par>

<line> Figura *), *ue os resí*uos não são autocorr*laci*na*o*. Port*nt*, os testes estatís*icos </line>

<line> re**izad*s bem co** o diagnóstico d*s r*síd*os *alid*ram * mod*lo propos*o. </line>

<line> Fi*ura 2 - Gráficos *o mo*elo SARIMA </line>

</par>

<par>

<line> Fon*e: O* autores. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Na Etap* de Treinamen*o * Validação, com * objetivo de encont*ar </line>

<line> os m*lhores </line>

</par>

<par>

<line> modelos *e previsão, vários hi**rparâm*tros **ram otimiz*dos p*r me*o do Op*una. Na </line>

<line> Tabe*a 1, a*res*ntam-se os hiperparâ*e*ros, *s in**rval*s d* bus*as e os parâ*etr*s ótim** </line>

</par>

<par>

<line> encon*rados pelo O*tuna. A* rede* n**rais </line>

<line> foram trein***s com *4 amostra* (*0%) </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T*resina, v. 23, n. 1, art. 5, p. *09-121, *an. *0*6 </line>

<line> www4.U*i**anet.com.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> P*evisão do P*eço do Milho Baseado na Otimi*ação d* Hiperpar**etros *pt*na e na Rede Neural C*n-Lst* </line>

</par>

<par>

<line> v*lidadas com 3* am*stras (30%). Observa-s* que para convergê**ia do algoritmo de b*sca </line>

<line> util*zou-se * métrica M*E. </line>

<line> Tabela 1 - Parâm*tros da rede CNN-**TM </line>

</par>

<par>

<line> Hiperparâm*tro </line>

<line> V*lor** *timos </line>

</par>

<par>

<line> Epochs </line>

</par>

<par>

<line> Batch </line>

</par>

<par>

<line> LSTM **tivation funct*on </line>

</par>

<par>

<line> Convol*tion la*er kernel si*e </line>

</par>

<par>

<line> Convolution layer f*lters </line>

</par>

<par>

<line> *umbers of hidden units *n LSTM layer </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Dropout </line>

</par>

<par>

<line> Learning rate </line>

</par>

<par>

<line> Optimi*er </line>

<line> [R*Sprop, A*am] </line>

<line> RMSprop </line>

</par>

<par>

<line> Font*: O* *utores. </line>

<line> Na se*uência, realizaram-se *revisões, do preço do milho, para os meses de fevere*r*, </line>

<line> março, abril, mai*, junho e julho ** 2*24 (*onju**o de Teste), que não part*ci*aram da etapa </line>

<line> de seleção do* hipe*parâmetros (*abela 2). </line>

<line> *a*ela 2 - Dados observados (EMBRAP*) e p*editos (SARIM* e C*N-*STM) - R$ </line>

</par>

<par>

<line> EMBRAPA </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores. </line>

<line> Observa-se, a partir do* r*sultados *prese*t*dos na Ta*e*a 2, que o mo*elo híbrido </line>

<line> *NN-LSTM ap*esentou, q*ando comparado ao mod*lo e****ístico S*RIMA, valores *red*to* </line>

<line> mais próximos aos obs*rvado* *ela EMBRAPA. Essa proximidad* indica melhor capacidad* </line>

<line> *a rede n*ural em **p*u*ar padrões co*plexos e *ão lin*a*es *o* preços d* *ilho, refletind* </line>

<line> ma*or preci*ão nas previsões. </line>

</par>

<par>

<line> Os resultad*s </line>

<line> da* previ*õ*s, </line>

<line> e* termos gráficos, *ã* apresenta*os na Figura 3. </line>

</par>

<par>

<line> **serva-s*, desta fi***a, que o modelo *N*-*STM **omp*nha de forma mais *on*istente a </line>

</par>

<par>

<line> te*dência dos pre*os reais (EMBRAPA), mantendo-** </line>

<line> próxim* </line>

<line> a*s va*or*s observados ao </line>

</par>

<par>

<line> longo do perí*do. Já o modelo SARIMA tende a apre*e*tar maior*s desvios, n*tadamente nos </line>

<line> *ev. FSA, Teres**a PI, v. 23, n. 1, art. 5, p. *09-121, jan. 2026 ww*4.U*ifsa*et.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

</par>

<par>

<line> meses de fevereiro, abril e julho, n*s quai* os preços prev*s**s se afastam ma*s d*s valo**s </line>

<line> Figu*a 3 - Resul*ados das pr*visões - **nju*t* de Teste </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Os resultados da* </line>

<line> *étricas MAE, RMSE e *APE, para o Conjun*o de Teste, são </line>

</par>

<par>

<line> *presen*ad*s na Figura 4. </line>

</par>

<par>

<line> *igur* 4 - Resultados das *ét*icas - Conjunto de Teste </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: *s autor*s. </line>

</par>

<par>

<line> Os valores, apresentados na Figura 4, indicam </line>

<line> *ue * mo*elo CNN-LSTM superou o </line>

</par>

<par>

<line> SARIMA em todos os cri*érios aval*ados. O M** do CNN-LSTM foi de R$ 1,67 cont*a R$ </line>

</par>

<par>

<line> *,25 do SARIMA, ev*d*ncia*do *enor erro </line>

<line> *édio na* previsões do *o*elo híbri**. Da </line>

</par>

<par>

<line> me*ma forma, o R*SE do CNN-LS*M (*$ 2,06) fi*ou a*aixo do SARIMA (R$ 2,*), o que </line>

</par>

<par>

<line> refor*a o menor des*io </line>

<line> p*drão dos erros e indica maior precisão, es*eci*lmente na presença </line>

</par>

<par>

<line> de eventuais outliers. </line>

</par>

<par>

<line> par* o *NN-LSTM f*i de 2,95%, enqua*to SARIMA o </line>

</par>

<par>

<line> 4,04%, *o*tran*o que o erro re*ativo, em term*s percen*uais, também é </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a, v. 23, n. 1, art. 5, p. 109-1*1, ja*. 20*6 </line>

<line> www4.Unifsanet.com.*r/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> P*ev*sã* do Preço do Milho Baseado na O*i*iz*ção de Hi*erparâmetros Optuna e *a Re*e Ne*r*l Cnn-Lstm </line>

</par>

<par>

<line> *ig*ificati*amente **nor para * m*delo de rede *eural. Isso sugere mai** </line>

<line> capacidade *e </line>

</par>

<par>

<line> generalizaç*o do CN*-LST* em relação ao SARIMA, além d* m*ior ro*ust*z frente às </line>

<line> var*açõ*s no comporta*ento d** dad*s ** *reço *o mi*h*. </line>

<line> 5 CON*IDERAÇÕES FINAIS </line>

<line> *ste es*udo propôs a utilização do modelo CNN-LSTM-Op*una p*ra *revisão do </line>

</par>

<par>

<line> preç* do milh* no esta*o do *ar*ná, combinando a arqu*tetur* híbrida CNN-LSTM com </line>

</par>

<par>

<line> otimização de hip*rparâmetros por meio da </line>

<line> biblio*eca O**una. A eficácia, do modelo </line>

</par>

<par>

<line> propos*o, foi avaliada por meio da comparação </line>

<line> de desempenho *ntre a </line>

</par>

<par>

<line> LST*, otim**ad* com * *ptuna, e o *odelo SAR*MA. Foram utilizados, na construção dos </line>

</par>

<par>

<line> modelos, dados reai* de preços do m**ho, co*etados entre j*neiro </line>

</par>

<par>

<line> total*zando **7 observaç*es me*sais, o **e con*eriu robustez à aná*ise temporal. </line>

<line> *s resultados das previsões, do* **is modelos, f**am avaliados no conjunto d* t*ste </line>

<line> (Fe*/2024 a Ju*/20*4), utilizando as métrica* MAE, RMSE e MAPE. Na comparação entr* o </line>

<line> modelo p*opos** e o tradicional *ARIMA, o CNN-LSTM otimizado apres*ntou menor *rro </line>

<line> absoluto médio (*AE: R$ 1,67), raiz do e*ro **adrático médi* (RMSE: R$ 2,06) e erro </line>

</par>

<par>

<line> perce*tual a*solu*o médi* (MAPE: 2,95%), enquanto o SARI*A *bteve MAE de R$ </line>

</par>

<par>

<line> RMSE *e R$ 2,60 e MAPE de 4,04%. Esses indic*do*es demonstr*m </line>

<line> a*ordagem </line>

</par>

<par>

<line> baseada em r*de* *eurais hí*ri*as, </line>

<line> para um h*rizon*e de seis meses, é mais efica* </line>

</par>

<par>

<line> *aptur*r a *inâmica dos *reços do milho e of**ece* p*evisões ma*s pr*cisas. </line>

<line> Em sín*ese, este trabalho con*rib*i com uma ferr*menta *e *uporte potente e adap*áve* </line>

<line> ao contexto agrícola, potenci*liza*do * apoio à t*mada de deci*ões para produ*or*s e a*entes </line>

<line> do se*or. *r*põe-s*, como sugestão para trabalho* fu*uro*, a apl*c*ção e va*idação do mo*elo </line>

</par>

<par>

<line> CNN-LS*M-Optuna *m *utras regi**s produtoras d* milho do </line>

<line> país, a fim d* testar sua </line>

</par>

<par>

<line> *ene**lização e robustez em dif*rentes d**âmicas de *e*ca*o e cond*ç*es r*gionais. </line>

<line> REFERÊ*CIAS </line>

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<line> J. A. A. Santos </line>

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<line> *) concepção e planejament*. </line>

</par>

<par>

<line> *) análise e *nterpretaçã* dos dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) e*abora*ão do rascunho ou na r*visão c*í*ica *o conteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) particip*ção *a apr*vação da *ersã* fin*l do m*nuscrito. </line>

</par>

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<line> Rev. F*A, Teresina PI, v. *3, n. 1, a*t. 5, p. 109-121, ja*. 2*26 </line>

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ISSN 1806-6356 (Print) and 2317-2983 (Electronic)

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