Modelos baseados em redes neurais para o estudo de padrões climáticos sazonais a partir de dados tratados com a teoria dos conjuntos aproximativos - Juliana Aparecida Anochi (2010)
Esta dissertação trata do uso de redes neurais artificiais na derivação de modelos de previsão climatológica da variável precipitação, a partir de dados de reanálise processados por um método de mineração de dados baseado na Teoria dos Conjuntos Aproximativos, para gerar reduções de dados, com o objetivo de sintonizar os modelos de redes neurais artificiais para a previsão sazonal de precipitação, a partir de um conjunto de dados reduzidos, considerando a hipótese de que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de previsão climática e que uma técnica de mineração de dados pode identificar estas variáveis. Os resultados obtidos com os processamentos propostos mostraram a eficácia da metodologia, apresentando estimativas de previsão similares às situações climatológicas consideradas como observações disponíveis na base de dados.