Métodos numéricos aplicados à detecção de anomalias em dados de vazão

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Autor(es): dc.contributorCosta, Deise Maria Bertholdi, 1969--
Autor(es): dc.contributorLeite, Eduardo Alvim-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia-
Autor(es): dc.creatorRibeiro, Alana Renata-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:38:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:38:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2014-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/35946-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/35946-
Descrição: dc.descriptionResumo: Este trabalho tem como objetivo principal detectar possíveis anomalias em séries de dados de vazão. A análise da qualidade de dados hidrológicos é extremamente importante, pois todos os dados observados (monitorados) necessitam de tratamentos e processamentos básicos para que possam ser utilizados com confiabilidade. Por meio de técnicas utilizadas para a resolução de problemas de previsão e classificação, baseadas em redes neurais Self-Organizing Maps (SOM), Radial Basis Functions (RBF), e métodos de interpolações (smooth spline) de dados, busca-se apontar possíveis anomalias nas séries oriundas dos postos hidrológicos das sub-bacias de Porto Amazonas e União da Vitória do estado do Paraná, fornecidos pelo Sistema Meteorológico do Paraná (SIMEPAR). Os três métodos propostos retornaram resultados satisfatórios, cumprindo o objetivo da pesquisa, entretanto, o projeto utilizado para a aplicação da rede neural RBF demonstrou capacidade superior de detecção de anomalias nas séries de vazão, em especial para a sub-bacia de Porto Amazonas que é considerada uma sub-bacia de resposta rápida a ocorrência de precipitação.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectDissertações-
Título: dc.titleMétodos numéricos aplicados à detecção de anomalias em dados de vazão-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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