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Previsão de vazão com utilização de metodologia de redes neurais artificiais
Protocolo do SIGProj:   184258.847.213644.15092014
De:14/09/2014  à  14/07/2015
 
Coordenador-Extensionista
  Daniel Ramalheira
Instituição
  UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Unidade Geral
  FAENG - Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia
Unidade de Origem
  PPGTA - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Ambientais
Resumo da Ação de Extensão
  Este projeto propõe uma metodologia de utilização de dados de precipitação pluviométrica para a previsão de vazões em corpos hídricos, fazendo uso das Redes Neurais Artificiais (algoritmo de Levenberg-Marquardt). Para a realização do treinamento da rede neural, os dados de precipitação serão particionados em trimestres, o que resultarão quatro treinamentos. Além do particionamento dos dados, será realizado o treinamento anual da rede, ou seja, o ano anterior cederá os dados para a previsão do ano posterior. Dessa maneira, os resultados esperados são erros pequenos entre os valores calculados e observados e a diminuição desse erro entre os valores calculados e observados de vazões extremas.
Palavras-chave
  
Público-Alvo
  
Situação
  Atividade COM RELATORIO FINAL
Contato
  
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