Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1996 |
| Autor(a) principal: |
Ballini, Rosangela |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24112017-103742/
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Resumo: |
Redes Neurais Artificiais vêm sendo amplamente usada em uma variedade de áreas. Uma destas áreas é a previsão de séries temporais. Neste trabalho, uma investigação sobre a adequabilidade de usar os modelos de redes neurais conhecidos como Kohonen e Multi-Camadas com algoritmo Back-Propagation, na previsão de vazão, é realizada. Além disso, estes métodos são comparados com o Método dos Vizinhos Mais Próximos que tem sido utilizado para previsão de vazão. Uma análise comparativa é feita utilizando os dados da Bacia Hidrográfica do Rio Atibaia e os resultados mostram as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas utilizadas. |
