Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2007 |
Autor(a) principal: |
Dornelles, Fernando |
Orientador(a): |
Pedrollo, Olavo Correa |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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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: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/12886
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Resumo: |
Os sistemas de alerta de cheias exigem dos modelos de previsão de níveis, precisão e antecipação adequadas. Especialmente em bacias pequenas com resposta rápida, estas necessidades são atendidas com modelos de previsão continua, e que utilizam a previsão hidrometeorlógica como dado de entrada. Nesta pesquisa, é proposta uma exploração de recursos matemáticos na modelagem empírica de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, abordando-se as dificuldades corriqueiras desta técnica, tais como problemas de convergência, eleição da arquitetura ótima, particionamento da amostra e índices de avaliação da qualidade do modelo. Estas dificuldades são pouco discutidas, ou até mesmo totalmente ignoradas, em grande parte dos trabalhos. A aplicação da metodologia utilizou dados da bacia do rio Quaraí, onde as cidades fronteiriças de Quaraí (Br) e Artigas (Uy) sofrem com inundações ribeirinhas. A área da bacia de contribuição é de 4.500 km², salientando-se que a bacia apresenta uma rápida resposta aos eventos de precipitação, decorrente de uma baixa capacidade de armazenamento e infiltração. O modelo proposto de previsão de níveis por redes neurais tem como entradas, níveis observados nos 2 dias anteriores e previsão numérica de precipitação (ETA-CPTEC) para até 5 dias à frente. O provável ganho em qualidade ao utilizar-se previsão de precipitação no modelo de previsão de nível foi analisado, comparando-se os resultados do modelo completo de redes neurais com os obtidos, também por um modelo de redes neurais, porém, sem o emprego de previsão de precipitação, pois assim, a avaliação deste ganho não tem a influência das características do modelo utilizado. Foi verificado um pequeno ganho ao utilizar-se a previsão de precipitação, mesmo com a baixa capacidade em acertar a magnitude da precipitação. Para efeitos de experimentação da técnica de aglutinação dos índices de qualidade dos resultados da modelagem, foram obtidas e comparadas as previsões de níveis de um modelo de regressão com as de um modelo por redes neurais. Foi analisado o comportamento do índice de erro associado à freqüência de ocorrência, que indica a magnitude do erro de modo absoluto, o qual, devido a seu significado intuitivo, dispensa a comparação com modelos alternativos. A técnica de aglutinação foi importante para a comparação dos resultados das modelagens, tendo indicado a vantagem das redes neurais sobre a regressão. Os recursos desenvolvidos nesta pesquisa, para contornar as dificuldades expostas, podem contribuir para a correta utilização de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, em especial na área de recursos hídricos. Observa-se, ainda, que a delimitação dos limites de abrangência da amostra de dados tem uma importante influência na escolha do correto modelo a ser utilizado. |