Previsão climática de precipitação por redes neurais autoconfiguradas - Juliana Aparecida Anochi (2015)
Previsão climática do campo de precipitação é um aspecto chave em meteorologia. Precipitação é uma variável associada a desastres naturais (secas e enchentes) e safras agrícolas, com impactos nos setores de turismo e transporte. Entretanto esta variável meteorológica é de difícil previsão, devido à grande variabilidade temporal e espacial (variável descontínua). Neste trabalho, um método baseado em Rede Neural Artificial (RNA) é aplicado para previsão climática de precipitação nas regiões Sul, Sudeste e Nordeste do Brasil. É conhecida a capacidade de redes neurais de aprendizado e resposta, o que motiva sua aplicação com sucesso em uma grande variedade de problemas, consolidando-se como uma técnica de solução de problemas complexos em reconhecimento de padrões, classificação, sistemas de controle, aproximação de funções e modelo preditivo. Redes neurais podem ser caracterizadas como redes supervisionadas e não supervisionadas. Em geral, o processo de treinamento de redes neurais supervisionadas está associado à determinação dos pesos das conexões. A definição ou identificação da arquitetura ótima para uma rede neural é expressa como um problema de otimização, em que cada ponto no espaço de busca representa uma topologia diferente. O problema de otimização pode ser formulado por meio de uma função mono-objetivo ou de uma função multiobjetivo. Neste trabalho, a otimização mono-objetivo foi solucionada pelo Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA) e o Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) foi empregado para otimização multiobjetivo. Em meteorologia, dados de diversas fontes (satélites, estações de superfície, boias oceânicas, radiossondagens, radar e muitas outras) são usados nas previsões de tempo e clima. Assim, previsão de eventos meteorológicos é um desafio complexo, mais ainda deve-se incluir a necessidade de análise de grande volume de dados. A redução da dimensão de dados de observação sem perda de informação é um tema importante de pesquisa. A Teoria dos Conjuntos Aproximativos, uma técnica de mineração de dados, foi empregada para identificar as variáveis mais significativas para o processo de previsão climática.