Modelagem chuva-vazão utilizando redes neurais artificiais
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Scheidt, Felippe Alex
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Resumo
Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para modelagem da relação ao da transformação chuva-vazão de uma bacia hidrográfica utilizando redes neurais artificiais (RNA) acoplada a um algoritmo genético (AG) num intervalo de discretização diário e mensal Esta modelagem foi aplicada na bacia hidrográfica do rio Piquiri, localizada no estado do Paraná, Brasil Os resultados dessa modelagem foram comparados a um modelo autorregressivo de média móvel e demonstraram que as RNAs são mais adequadas para a modelagem da relação chuva-vazão do que os modelos autorregressivos Além disso, comparou-se o desempenho e características das redes neurais artificiais com um modelo híbrido utilizando RNA e AG, onde foi observado que o modelo híbrido obteve melhor representação do processo de transformação chuva-vazão
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Palavras-chave
Redes neurais (Computação), Recursos hídricos, Desenvolvimento, Modelagem de processos, Bacias hidrográficas, Neural networks (Computer science), Water resources development, Watersheds, Genetic algorithms