Previsões de vazão diária para a bacia do alto iguaçu com o emprego de redes neurais artificiais de função de base radial

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAlmeida, Ricardo Carvalho de, 1959--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Graduação em Engenharia Ambiental-
Autor(es): dc.creatorBrisk, Victor-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:45:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:45:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-04-25-
Data de envio: dc.date.issued2023-04-25-
Data de envio: dc.date.issued2016-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/82199-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/82199-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Ricardo Carvalho de Almeida-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia Ambiental-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Este trabalho avaliou a capacidade de previsão de vazões diárias de uma rede neural do tipo Função de Base Radial (RBF) quando submetida a dados pretéritos de vazão e precipitação, para a bacia do Alto Iguaçu. O trabalho teve como objetivo comparar o desempenho de dois tipos de redes neurais artificiais: as redes RBF e Perceptron Multicamadas (MLP). Por fim, foi feito uma avaliação do desempenho da rede neural para vazões consideradas extremas. Foram utilizados dados de vazão e precipitação dos sítios Hidroweb e Climate Prediction Certer (CPC), respectivamente. Adotou-se duas maneiras distintas para configurar os dados de entrada da RNA, sendo que uma configuração utilizou apenas dados de vazão pretérita e a outra utilizou dados de vazão e precipitação pretéritas. Para cada experimento realizado, variou-se o número de neurônios na camada oculta também, buscando encontrar a melhor configuração. Foram obtidos índices estatísticos para as fases de treinamento e operação das redes neurais em questão. O índice de Nash-Sutcliffe foi considerado como o índice de maior relevância para avaliar a acurácia dos modelos. Com base neste índice, a rede RBF mostrou-se ligeiramente melhor em todas as previsões, para a fase de operação. Os índices de qualidade obtidos ao avaliar as vazões extremas foram satisfatórios até o quinto horizonte de previsão.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Título: dc.titlePrevisões de vazão diária para a bacia do alto iguaçu com o emprego de redes neurais artificiais de função de base radial-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.