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Predição de evapotranspiração de referência (ETo) é um processo importante na agricultura de precisão, que impacta na conservação da água para a gestão da irrigação. Como as soluções atuais possuem alto custo computacional e baixa explicabilidade, os métodos de séries temporais nebulosas (FTS) se encaixam como uma alternativa capaz de produzir previsões pontuais e intervalares de um a muitos passos à frente. Neste artigo, modelos FTS foram aplicados com diferentes ordens, variáveis e tipo de previsão. Como métodos competidores, foram utilizados os métodos ARIMA, KNN e QAR. Para avaliar as previsões de pontos e intervalares foram utilizados RMSE e Score Winkler. Os resultados mostraram que o método FTS Multivariado Ponderado superou as abordagens tradicionais e outros modelos FTS na previsão por ponto, mas tem desempenho inferior na previsão intervalar. Conclui-se que os modelos FTS são viáveis para predição de séries temporais ETo proporcionando boa precisão e bom tempo computacional.
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