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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 2-Mar-2019
metadata.dc.creator: PERES, Victor da Cruz
metadata.dc.contributor.advisor1: ROCHA, Edson José Paulino da
Title: Sistema hidrológico para previsão de risco na Amazônia utilizando redes neurais.
Citation: PERES, Victor Cruz da. Sistema hidrológico para previsão de risco na Amazônia utilizando redes neurais artificiais. Orientador: Edson José Paulino da Rocha. 2019. 124 f. Dissertação (Mestrado em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia) – Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2019. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11837. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: A estimativa do comportamento futuro dos níveis de uma bacia hidrográfica é fundamental para a elaboração do plano de gerenciamento dos seus recursos hídricos. O objetivo desta pesquisa foi modelar a relação entre chuva e nível através de uma técnica conhecida por redes neurais artificiais (RNA). As RNA são modelos empíricos com funcionamento semelhante ao funcionamento do cérebro humano. Nesta pesquisa foi avaliada a capacidade das RNA modelarem o processo chuva-nível em base diário. Foi considerado durante o treinamento das RNA as influências da arquitetura da rede, da inicialização dos pesos e da extensão das séries de dados. As cinco RNA que produziram os melhores resultados foram confrontados com os resultados observados. Os resultados foram muito satisfatórios. Findando em um sistema de alerta de seca e cheia em Itaituba/Pa.
Abstract: The estimation of the future behavior of the levels of a river basin is fundamental for the elaboration of the plan of management of its water resources. The objective of this research was to model the relationship between rainfall and level through a technique known as artificial neural networks (RNA). RNAs are empirical models with functions similar to the functioning of the human brain. In this research, the ability of RNA to model the rain-level process on a daily basis was evaluated. Influences of network architecture, initialization of weights, and extension of data series were considered during RNA training. The five RNAs that produced the best results were confronted with the observed results. The results were very satisfactory. Finding in a dry and full alert system in Itaituba-Pa.
Keywords: Redes neurais (Computação)
Sistema de alerta
Amazônia
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: MINIMIZAÇÃO DE RISCOS E MITIGAÇÃO DE DESASTRES NATURAIS NA AMAZÔNIA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: AMEAÇAS NATURAIS NO AMBIENTE AMAZÔNICO
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Geociências
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD ROM
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