Redes Neurais Artificiais aplicadas para a determinação de campo de velocidades em Geodésia
AUTOR(ES)
Yilmaz, Mustafa
FONTE
Bol. Ciênc. Geod.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2013-12
RESUMO
A densificação de redes geodésicas é uma necessidade presente desde o início das atividades de levantamentos. Para a obtenção de resultados adequados a modelagem de campos de velocidades da crosta deve ser efetivada. Redes Neurais Artificiais (RNAs) são amplamente utilizadas como aproximadores de funções em diversas aplicações em Geomática, incluindo a determinação campos de velocidade. Decidir o número de neurônios ocultos necessários à implementação de uma função arbitrária é um dos principais problemas de RNA que ainda merece destaque nas Ciências Geodésicas. Geralmente, o número de neurônios ocultos é decidido com base na experiência do usuário. Com estas considerações em mente, surgem métodos de determinação automática de arquiteturas de RNAs, como os Métodos de Poda. Neste artigo busca-se quantificar a importância de poda ou supressão de neurônios ocultos em uma arquitetura de RNA para determinar o campo de velocidades. Uma RNA com retro-propagação contendo 30 neurônios ocultos é treinada e testes são aplicados. O número de neurônios ocultos é reduzido de trinta até dois, dois a dois, visando-se encontrar a melhor arquitetura de predição. Também são utilizados alguns métodos existentes para a escolha do número de neurônios ocultos. Os resultados são avaliados em termos raiz do erro médio quadrático ao longo de uma área de estudo para otimizar o número de neurônios ocultos na estimativa de velocidades com base na densificação de pontos com a RNA.
ASSUNTO(S)
redes neurais artificiais poda de neurônios ocultos velocidades de pontos geodésicos
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