Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Araujo, Erylaine Reis Rubim Moreira
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| Orientador(a): |
Silva, Robson Mariano da |
| Banca de defesa: |
Delgado, Angel Ramon Sanchez,
Coutinho, Eluã Ramos |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
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| Departamento: |
Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14342
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Resumo: |
O presente estudo propõe o desenvolvimento e avaliação de uma metodologia para estimar a incidência de radiação solar no município de Seropédica, localizado no estado do Rio de Janeiro. O objetivo do trabalho é avaliar se o modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) é apropriado para tal fim. Para tal foram obtidos dados horários correspondentes ao período de 01 de Maio de 2017 a 31 de Janeiro de 2019 do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) através da estação Ecologia Agrícola localizada na região de estudo. Primeiramente foi avaliada a necessidade de se utilizar todos os dados disponibilizados pela estação. Em seguida foram realizados experimentos variando o número de neurônios na camada escondida, treinando redes compostas por uma e duas camadas internas. Diferentes parâmetros estatísticos foram utilizados para avaliar o desempenho dos modelos (r, MAE, RMSE, D, R2, C e skill). Em cada etapa do trabalho, os modelos de RNAs foram comparados com modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) a fim de verificar qual método seria satisfatório. Como resultado, foi possível analisar que não há necessidade de se utilizar todas as variáveis disponibilizadas pela estação Ecologia Agrícola. Analisando a média das 50 simulações realizadas, foi possível constatar que a RNA com a arquitetura de uma camada escondida apresentou resultados mais apurados que as demais, apresentando índice de confiança médio (D) de 88% e coeficiente de determinação médio (R2) de 85%. Mesmo mostrando-se superiores, os modelos de RNAs não apresentaram ganhos significativos frente aos modelos de RLM. Assim, foi possível concluir que RNAs são ferramentas adequadas para estimar a incidência de radiação solar. |
