Modelagem chuva-vazão em bacias hidrograficas com suporte em redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: BARP, Ana Rosa Baganha
• Orientador(a): BARBOSA, Paulo Sérgio Franco
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual de Campinas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil – PPGEC/UNICAMP
• Departamento: Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo – FEC/UNICAMP
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Recursos hídricos; Otimização matemática; Análise de sistemas; Inteligência artificial; Redes neurais (Computação); Bacias hidrográficas; Engenharia hidráulica; Gestão de recursos hídricos; Otimização multiobjetiva
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::ENGENHARIA HIDRAULICA::HIDROLOGIA
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9596

Este trabalho investiga a utilização de modelos determinísticos de simulação hidrológica do tipo chuva-vazão, cuja área de estudo refere-se as bacias dos rios Itapetininga, das Almas e Guarapiranga no estado de São Paulo e bacia do rio Guaporé no estado de Mato Grasso. São testados dois modelos determinísticos do tipo chuva-vazão, ambos com processo de otimização dos parâmetros na forma irrestrita e não linear: SMAP (Soi! Moisture Accouting Procedure) com aplicação de um método de otimização de primeira ordem; e outro modelo utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA's), com método de otimização de segunda ordem. Em ambos os casos é tomado o intervalo de discretização mensal. A concepção testada sobre a posição de inserção do modelos de RNA's acoplado ao SMAP, tem origem na necessidade de investigação do potencial das RNA's em substituição aos parâmetros e processos tradicionais dos modelos chuva-vazão e, representada diretamente a relação chuva-vazão, partindo-se portanto, como entrada a série de precipitações e gerando-se as vazões através da RNA.