Otimizando a previsão de cheias sazonais para o Rio Negro utilizando redes neurais de propagação direta
Ano de defesa: | 2015 |
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Autor(a) principal: | |
Outros Autores: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5091 |
Resumo: | Esse trabalho discute a aplicação de um novo método para previsão de cheias sazonais, utilizando redes neurais artificiais com as seguintes variáveis de entrada: índices climáticos e o nível do próprio rio, avaliado meses antes da ocorrência do pico da cheia. Um novo método para seleção das variáveis mais relevantes para a predição é proposto. Para o treinamento da rede neural são utilizados dois métodos para melhorar a generalização das mesmas, parada antecipada e regularização. O melhor resultado de predição obtido foi com três variáveis e resultou num índice de correlação de predição de 𝑟𝑝=0,755. |