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dc.creatorPERES, Victor da Cruz-
dc.date.accessioned2019-09-24T12:46:10Z-
dc.date.available2019-09-24T12:46:10Z-
dc.date.issued2019-03-02-
dc.identifier.citationPERES, 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:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11837-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD ROMpt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectSistema de alertapt_BR
dc.subjectAmazôniapt_BR
dc.titleSistema hidrológico para previsão de risco na Amazônia utilizando redes neurais.pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Geociênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
dc.contributor.advisor1ROCHA, Edson José Paulino da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2313369423727020pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9066174009839349pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazôniapt_BR
dc.subject.linhadepesquisaAMEAÇAS NATURAIS NO AMBIENTE AMAZÔNICOpt_BR
dc.subject.areadeconcentracaoMINIMIZAÇÃO DE RISCOS E MITIGAÇÃO DE DESASTRES NATURAIS NA AMAZÔNIApt_BR
Appears in Collections:Dissertações em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia (Mestrado) - PPGGRD/IG

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