Aplicação de técnicas de redes neurais e modelagem atmosférica para elaboração de previsões de vazão na Bacia do Rio Grande (MG)
AUTOR(ES)
Dias, Talita Lopes, Cataldi, Marcio, Ferreira, Vitor Hugo
FONTE
Eng. Sanit. Ambient.
DATA DE PUBLICAÇÃO
21/11/2016
RESUMO
RESUMO Neste estudo foi proposta a elaboração de um modelo de previsão de vazões no horizonte de dez dias para a Usina Hidrelétrica de Furnas, localizada na Bacia do Rio Grande, Minas Gerais, a partir da aplicação de redes neurais artificiais (RNA), informações de vazão natural e precipitação observada e prevista. O modelo foi desenvolvido utilizando o software Matlab(r) Neural Network Toolbox. Escolheu-se uma rede neural do tipo perceptron multicamadas (MLP), treinada com algoritmo supervisionado de retropropagação Levenberg-Marquardt. As previsões de precipitação foram obtidas a partir do modelo ETA/Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC), e utilizadas com e sem tratamento matemático. Foram realizados três experimentos, dividindo-se o histórico de dados em três períodos, sendo o primeiro para a calibração do modelo, o segundo para a validação e o terceiro para os testes. Em cada experimento foi variado o conjunto de dados de entrada, sendo utilizada, no primeiro experimento, somente a vazão passada para prever os dez dias de vazão futura. No segundo foi adicionada a precipitação observada e, no terceiro, a previsão de precipitação. Os resultados da modelagem chuva-vazão obtidos com a previsão de precipitaçãodo modelo ETA não apresentaram melhorias estatísticas em comparação com os experimentos que só utilizaram informações passadas. No entanto, quando se utilizou a previsão de precipitação corrigida matematicamente, observou-se uma melhora sensível tanto nos índices estatísticos quanto na representação da previsão simulada no hidrograma, ficando o desempenho da modelagem proposta neste estudo semelhante à encontrada em modelos conceituais do tipo chuva-vazão.
ASSUNTO(S)
modelo eta perceptron multicamadas modelagem chuva-vazão
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