Estimativa de concentração de material particulado em suspensão na atmosfera por meio da modelagem de redes neurais artificiais

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Neste estudo foi estimada a concentração de material particulado em suspensão em seis diferentes bairros de Ipatinga em Minas Gerais. A ferramenta de modelagem utilizada foi a de redes neurais artificiais (ANN). Esse modelo é capaz de fazer previsões de concentração de um poluente em um determinado local devido ao seu treinamento a partir de variáveis de entrada e de saída. As variáveis de entrada utilizados foram os parâmetros meteorológicos de direção dos ventos, velocidade dos ventos (m/s), chuva (mm), temperatura ambiente (oC), calmaria (velocidades de ventos inferiores a 1 m/s) e os temporais, as estações sazonais do ano de verão e de inverno. As variáveis de saída foram os dados históricos de medição de concentração desse poluente coletados semanalmente entre os anos de 1996 a 2004. Na modelagem, foi testado o modelo tipo perceptron de multicamadas (MLP) em diversas configurações. Variaram-se a quantidade de neurônios na camada de entrada, na intermediária, na de saída e os algoritmos de treinamento. A topologia escolhida foi 13-7-6. A validação do modelo foi realizada por meio da comparação entre os valores preditos e os reais medidos nos seis pontos de monitoramento da qualidade de ar. Os resultados do modelo ANN também foram comparados com os do modelo de dispersão industrial source complex shortterm model (ISCST3). Foram utilizados quatro métodos de avaliação de performance da modelagem. Foram eles: erro quadrático médio (MSE), fractional bias (FB), índice de conformidade (IA) e o coeficiente de correlação linear (R). De uma maneira geral, os valores estimados nos bairros das Águas, Bom Retiro e Cariru foram mais próximos aos valores reais do que os obtidos nos bairros Novo Cruzeiro, Castelo e Ferroviários. A análise de comparação dos resultados entre os modelos ANN e ISCST3 mostrou que o primeiro é o que apresentou menor erro.

ASSUNTO(S)

engenharia sanitária teses. ar poluição teses. redes neurais (computação) teses. meio ambiente teses. saneamento teses. recursos hídricos desenvolvimento teses.

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