Modelagem chuva-vazão utilizando redes neurais artificiais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

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.

ASSUNTO(S)

neural networks (computer science) redes neurais (computação) recursos hídricos - desenvolvimento modelagem de processos bacias hidrográficas - vazante algoritmos genéticos water resources development watersheds genetic algorithms

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