MODELO DE PREVISÃO DE CHUVA USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Item
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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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MODELO DE PREVISÃO DE CHUVA USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
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Descrição
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definido o tipo de rede, arquitetura (camadas e neurônios ocultos), funções de ativação, tipo de propagação, algoritmo de aprendizado, e outros parâmetros. Treinamento, onde a RNA captura todas as características relevantes do conjunto de dados selecionados sendo divididos, de forma que 70% das informações disponibilizadas para que o modelo realize o aprendizado da rede, e 15% são resguardados para realizar a validação e entre 15% no teste da rede e a terceira etapa
ocorre os testes da RNA, onde está é para executar as previsões da precipitação e as correções dos valores encontrados pela rede. As previsões realizadas com o modelo mostraram resultados satisfatórios, mostrando que o modelo consegui reproduzir o mesmo comportamento da precipitação observada para o dia previsto, apresentando praticamente os mesmos totais milímetros (mm), principalmente nos dias mais chuvosos. Por outro lado, nos casos em que o observado mostrava uma característica de precipitação convectiva o modelo não conseguiu capturar a intensidade, o que mostra que esse deve ser testado com outras variáveis atmosférica.
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Abstract
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definido o tipo de rede, arquitetura (camadas e neurônios ocultos), funções de ativação, tipo de propagação, algoritmo de aprendizado, e outros parâmetros. Treinamento, onde a RNA captura todas as características relevantes do conjunto de dados selecionados sendo divididos, de forma que 70% das informações disponibilizadas para que o modelo realize o aprendizado da rede, e 15% são resguardados para realizar a validação e entre 15% no teste da rede e a terceira etapa
ocorre os testes da RNA, onde está é para executar as previsões da precipitação e as correções dos valores encontrados pela rede. As previsões realizadas com o modelo mostraram resultados satisfatórios, mostrando que o modelo consegui reproduzir o mesmo comportamento da precipitação observada para o dia previsto, apresentando praticamente os mesmos totais milímetros (mm), principalmente nos dias mais chuvosos. Por outro lado, nos casos em que o observado mostrava uma característica de precipitação convectiva o modelo não conseguiu capturar a intensidade, o que mostra que esse deve ser testado com outras variáveis atmosférica.
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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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Rede Neural
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Precipitação Pluvial
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Dados Meteorológicos Superficiais
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Autor
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Gustavo Galdino Rodrigues Bernhard
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Orientador
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Alexandra Amaro de Lima
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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
