Modelo de previsão hidrológica utilizando redes neurais artificiais: um estudo de caso na bacia do Rio Xingu- Altamira-Pa

Carregando...
Imagem de Miniatura

Data

2019-10-10

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

item.page.theme

Editora(s)

Universidade Federal do Pará

Tipo de acesso

Acesso Abertoaccess-logo

Contido em

Citação

SILVA, Arilson Galdino da. Modelo de previsão hidrológica utilizando redes neurais artificiais: um estudo de caso na bacia do Rio Xingu- Altamira-Pa. Orientadora: Adriana Rosa Garcez Castro 2019. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, ,Belém, 2019. Disponível em:http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12190 . Acesso em:.

DOI

O conhecimento acerca da amplitude do transbordamento dos leitos fluviais é extremamente necessário para determinação das áreas de risco. A cidade de Altamira-PA, localizada às margens do rio Xingu, vem sofrendo com casos extremos de cheias que tendem a provocar inundações, resultando em severos prejuízos para a sua população. Considerando o problema, este trabalho apresenta a proposta de um sistema de previsão de nível mensal do Rio Xingu baseado em Redes Neurais Artificiais Perceptron de Múltiplas Camadas. Para o desenvolvimento do sistema foram utilizados dados de precipitação na bacia e sub-bacias do Rio Xingu, e informações de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) do período de 1979 a 2016. Os resultados satisfatórios obtidos demonstram a grande aplicabilidade das Redes Neurais Artificiais para o problema de previsão de cheias, visto que comparada a outras metodologias possuem maior precisão na busca de soluções para problemas não lineares. Para o tratamento e seleção das variáveis de entrada foi utilizada a abordagem de correlação, com o objetivo de melhorar a acurácia dos resultados, selecionando, assim, as melhores informações com suas respectivas defasagens, na qual são inseridas em três cenários de predição: modelo com dados de precipitação, modelo com informações de temperatura da superfície do mar e aplicação utilizando a junção de TSM com precipitação. Para mensurar a capacidade de predição dos métodos propostos, foram obtidos os valores Mean Square Error (MSE) e coeficiente de determinação (R²), para a melhor estratégia, empregando somente variáveis oceânicas, TSM, sendo respectivamente os valores 2,99x104 e 0,9991 considerando, principalmente, o tratamento dos valores de entrada da Rede Neural.

Agência de Fomento

browse.metadata.ispartofseries

item.page.isbn

Fonte

1 CD-ROM

item.page.dc.location.country

Citação

SILVA, Arilson Galdino da. Modelo de previsão hidrológica utilizando redes neurais artificiais: um estudo de caso na bacia do Rio Xingu- Altamira-Pa. Orientadora: Adriana Rosa Garcez Castro 2019. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, ,Belém, 2019. Disponível em:http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12190 . Acesso em:.