Resumo O ciclâmen é cultivado comercialmente para produzir vasos e plantas com flores de jardim por semeadura, e o número de folhas é uma característica importante para o início do início dos botões florais e da floração. O potencial de rendimento é afetado pelo ciclo de vida da planta e os melhoristas de plantas podem tomar boas decisões com a previsão da fenologia vegetal. Neste estudo, uma função polinomial foi proposta para modelar o comportamento da progênie de ciclâmen durante o crescimento vegetativo. Esta modelagem é baseada em informações sobre mudanças ambientais e morfologia da planta até a fase de floração. Para tanto, foram considerados para amostragem de dados 30 vasos (indivíduos) de uma população de 121 indivíduos, de mesmo tamanho. Os dados foram registrados em séries temporais que incluem temperatura (°C), umidade relativa (%), largura da folha (mm) e número de folhas. A saída deste modelo é o número de folhas e as entradas registradas são o tempo (ciclo de crescimento; dias), temperatura, umidade relativa e largura da folha. Usando o algoritmo Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO), os coeficientes constantes da função proposta (modelo linear) foram calculados para combinar os valores de entrada e saída entre si. Para ilustrar a robustez e eficiência do modelo, as taxas de crescimento de todos os indivíduos foram comparadas usando o modelo proposto. O resultado da raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e coeficiente de determinação (R2) entre os valores estimados e observados para cada indivíduo mostrou que 63% da população testada de polinização aberta (OP) é comercializável. Portanto, o modelo fenológico pode ser uma boa estimativa do vigor da população OP para a produção comercial. Ressalta-se que na obtenção do modelo, apenas cinco indivíduos foram utilizados aleatoriamente como dados de treinamento, e o modelo obtido foi ajustado aos demais como conjunto de dados de teste, sem alteração dos coeficientes. Além disso, um modelo gaussiano de todo o conjunto de dados mostrou que as sementes OP de ciclâmen poderiam ser utilizadas para produzir o ciclâmen em flor em vaso sem qualquer preocupação com a não uniformidade da colheita para o mercado se a temperatura ideal fosse ajustada.
Abstract Cyclamen is commercially cultivated to produce the pot and garden flowering plants by sowing the seeds, and the number of leaves is an important trait for the beginning of the initiations of flower buds and flowering. The yield potential is affected by the life cycle of a plant and the plant breeders can have good decisions making with the prediction of plant phenology. In this study, a polynomial function was proposed for modeling behavior of cyclamen offspring during the vegetative growth. This modeling is based on information on environmental changes and plant morphology up to the flowering stage. For this purpose, 30 pots (individuals) from a 121-individual population, which were the same in the size, were considered for sampling of data. The data were recorded as time series that include temperature (°C), relative humidity (%), leaf width (mm) and number of leaves. The output of this model is the number of leaves and the recorded inputs are the time (growth cycle; days), temperature, relative humidity and leaf width. Using the Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm, the constant coefficients of the proposed function (linear model) was calculated to match the input and output values to each other. To illustrate the robustness and efficiency of model, the growth rates of all individuals were compared using this proposed model. The result of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R 2 ) between the estimated and observed values for each individual showed that 63% of the tested open-pollinated (OP) population is marketable. Therefore, phenology model could be a good estimation of the vigor of the OP population for commercial production. It should be noted that in obtaining the model, only five individuals were used randomly as training data, and the obtained model was fitted to the others as test dataset without changing the coefficients. Furthermore, a Gaussian model of the whole dataset showed that the OP seeds of cyclamen could be utilized to produce the potted flowering cyclamen without any worry about non-uniformity of harvest for the market if the optimum temperature would be adjusted.