Utilização de Redes Neurais Artificiais na previsão de vazões em bacias hidrográficas com dados escassos

Descrição

Realizar a previsão de vazões médias mensais em bacia com baixa disponibilidade de dados, utilizando modelos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA). Como objetivos específicos, este projeto apresenta: • avaliar, por meio de métricas de desempenho, dois modelos de aprendizado profundo, a saber: Multi-Layer Perceptron (MLP) e Memória Longa de Curto Prazo (LSTM), na previsão de vazões médias mensais da bacia hidrográfica do Rio Itiquira. • avaliar o desempenho dos modelos propostos quanto à inclusão de variáveis explanatórias como precipitação e temperatura.

Palavras-chave

• modelos estocásticos
• aprendizagem de máquina
• aprendizado profundo
• redes neurais recorrentes
• LSTM.

Grupo de pesquisa

RESANGEO - Grupo de pesquisa em Recursos Hídricos, Saneamento Ambiental e Geoprocessamento