Comparação de modelos de mineração de dados aplicados a uma estação meteorológica de superfície
AUTOR(ES)
Charles, Anderson Cordeiro, Namen, Anderson Amendoeira, Rodrigues, Pedro Paulo Gomes Watts
FONTE
RBRH
DATA DE PUBLICAÇÃO
30/10/2017
RESUMO
RESUMO Este artigo apresenta a aplicação de técnicas de mineração de dados visando à identificação de padrões, a partir da análise de variáveis meteorológicas e sua correlação com a ocorrência de precipitações intensas. Os dados observados foram coletados pela estação meteorológica de superfície do Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, localizada na cidade de Nova Friburgo - RJ, Brasil, entre os anos 2008 e 2012. O principal objetivo é a previsão automática, com antecedência de uma hora, relacionada a eventos extremos de precipitação no entorno do local onde se encontra instalada a estação meteorológica. Foram desenvolvidos modelos de classificação baseados em árvores de decisão e redes neurais artificiais. As etapas de análise de consistência, tratamento e conversão de dados, bem como os modelos computacionais utilizados são descritos, sendo comparadas algumas métricas relacionadas à sua eficácia. Os resultados obtidos para o modelo mais preciso apresentaram uma taxa de 82.9% de acertos relacionados à previsão, com antecedência de uma hora, de precipitações iguais ou maiores que 10 mm h-1, indicando a possibilidade de utilização desse trabalho para previsão de eventos de risco na região de estudo.
ASSUNTO(S)
mineração de dados previsão climática estação meteorológica de superfície
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