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Tipo do ITEM
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Dissertação de Mestrados
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Título da Dissertação ou Tese
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APLICAÇÃO DO MODELO AUTOREGRESSIVO NÃO LINEAR COM ENTRADAS EXÓGENAS PARA PREVISÃO DO NÍVEL DO RIO NO AMAZONAS
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Descrição
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A variação do nível dos rios é um problema constante, a previsão da variação do nível dos rios, trazem uma possibilidade de planejamento em todas as áreas de atuação, que proporciona para uma redução no impacto causado pelas enchentes e vazantes. O presente trabalho se justifica por três linhas básicas que envolvem a problemática do tema, que são o uso da Inteligência Artificial, o problema das enchentes na Amazônia e a questão da tecnologia a favor da tomada
de decisão. Os impactos ambientais causados por fatores econômicos e sociais são problemas retratados em cenários como enchentes e vazantes de rios, trazendo à tona situações como aumento de doenças, redução da produção agrícola em locais que dependem de controle geológico preciso, além do aumento em processos erosivos. em locais de risco. Assim, a utilização da IA para prever o nível do rio, que consequentemente pode minimizar os problemas decorrentes de enchentes que causam impacto ambiental, é altamente possível, pois quando se sabe antecipadamente que um evento está próximo de acontecer, as decisões podem ser tomadas que os impactos sejam menores. Este trabalho modela e aplica o NARX para prever o nível do rio na Amazônia com variáveis de fácil acesso e implementação através do software MATLAB, a fim de contribuir com um modelo de previsão capaz de prever uma possível enchente a partir do nível do rio. Para aplicação da metodologia utilizou-se a base de dados as variáveis de entrada do Instituto Nacional de Meteorologia, e variável de saída do site do Porto de Manaus, estação do Rio Negro do porto de Manaus, 31/01/2020 a 30/06/2021. O desempenho dos modelos foi comparado com 5, 10, 15, 20 e 25 passos para frente, considerando meses como horizonte de previsão. O modelo NARX obteve melhor resposta nas previsões dentre as quais destacou-se o horizonte de 15 passos.
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Abstract
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A variação do nível dos rios é um problema constante, a previsão da variação do nível dos rios, trazem uma possibilidade de planejamento em todas as áreas de atuação, que proporciona para uma redução no impacto causado pelas enchentes e vazantes. O presente trabalho se justifica por três linhas básicas que envolvem a problemática do tema, que são o uso da Inteligência Artificial, o problema das enchentes na Amazônia e a questão da tecnologia a favor da tomada
de decisão. Os impactos ambientais causados por fatores econômicos e sociais são problemas retratados em cenários como enchentes e vazantes de rios, trazendo à tona situações como aumento de doenças, redução da produção agrícola em locais que dependem de controle geológico preciso, além do aumento em processos erosivos. em locais de risco. Assim, a utilização da IA para prever o nível do rio, que consequentemente pode minimizar os problemas decorrentes de enchentes que causam impacto ambiental, é altamente possível, pois quando se sabe antecipadamente que um evento está próximo de acontecer, as decisões podem ser tomadas que os impactos sejam menores. Este trabalho modela e aplica o NARX para prever o nível do rio na Amazônia com variáveis de fácil acesso e implementação através do software MATLAB, a fim de contribuir com um modelo de previsão capaz de prever uma possível enchente a partir do nível do rio. Para aplicação da metodologia utilizou-se a base de dados as variáveis de entrada do Instituto Nacional de Meteorologia, e variável de saída do site do Porto de Manaus, estação do Rio Negro do porto de Manaus, 31/01/2020 a 30/06/2021. O desempenho dos modelos foi comparado com 5, 10, 15, 20 e 25 passos para frente, considerando meses como horizonte de previsão. O modelo NARX obteve melhor resposta nas previsões dentre as quais destacou-se o horizonte de 15 passos.
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Língua do arquivo
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português
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Data da Defesa
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2021
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Palavra-chave
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Previsão
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Nível do Rio
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NARX
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Inteligência Artificial
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Autor
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Gisele De Freitas Lopes
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Orientador
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Manoel Henrique Reis Nascimento
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Local
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ITEGAM - Manaus, 2022
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Áreas de Conhecimento
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Energia e Meio Ambiente
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Turma
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Turma 01
