Calibração do Storm Water Management Model (SWMM) utilizando algoritmos evolucionários multiobjetivo
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Engenharia Sanitaria e Ambiental |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522016000400697 |
Resumo: | RESUMO O estudo teve por objetivo a realização da calibração do modelo hidrológico Storm Water Management Model (SWMM) para a Bacia Hidrográfica do Arroio Cancela, localizada em Santa Maria, Rio Grande do Sul, utilizando o algoritmo evolucionário multiobjetivo R-NSGA. Para tanto, foram realizadas modificações na estrutura do SWMM, de modo que permitisse seu acoplamento como Evolucionary Reference Point Based Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (R-NSGA) em ambiente de programação MATLAB. As funções objetivo utilizadas foram o Coeficiente de Eficiência de Nash-Sutcliffe (COE), o Erro da Vazão de Pico (EQP) e o Erro do Volume Escoado (EVOL) aplicadas simultaneamente na calibração do modelo. Foi proposto um método para determinação da maior compatibilidade de modo a elencar as melhores soluções. Os resultados dos parâmetros calibrados do SWMM foram próximos aos valores físicos da bacia, com exceção dos valores relativos à equação de Horton. As soluções de maior compatibilidade apresentam um melhor comportamento para os eventos de validação, evidenciando a importância da otimização multiobjetivo. |
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Calibração do Storm Water Management Model (SWMM) utilizando algoritmos evolucionários multiobjetivootimização multiobjetivovazão de picomodelos hidrológicosRESUMO O estudo teve por objetivo a realização da calibração do modelo hidrológico Storm Water Management Model (SWMM) para a Bacia Hidrográfica do Arroio Cancela, localizada em Santa Maria, Rio Grande do Sul, utilizando o algoritmo evolucionário multiobjetivo R-NSGA. Para tanto, foram realizadas modificações na estrutura do SWMM, de modo que permitisse seu acoplamento como Evolucionary Reference Point Based Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (R-NSGA) em ambiente de programação MATLAB. As funções objetivo utilizadas foram o Coeficiente de Eficiência de Nash-Sutcliffe (COE), o Erro da Vazão de Pico (EQP) e o Erro do Volume Escoado (EVOL) aplicadas simultaneamente na calibração do modelo. Foi proposto um método para determinação da maior compatibilidade de modo a elencar as melhores soluções. Os resultados dos parâmetros calibrados do SWMM foram próximos aos valores físicos da bacia, com exceção dos valores relativos à equação de Horton. As soluções de maior compatibilidade apresentam um melhor comportamento para os eventos de validação, evidenciando a importância da otimização multiobjetivo.Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental - ABES2016-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522016000400697Engenharia Sanitaria e Ambiental v.21 n.4 2016reponame:Engenharia Sanitaria e Ambientalinstname:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)instacron:ABES10.1590/s1413-41522016131862info:eu-repo/semantics/openAccessFormiga,Klebber Teodomiro MartinsCarvalho,Maira deSilva,Karla AlcioneSoares,Alexandre Keplerpor2016-12-05T00:00:00Zoai:scielo:S1413-41522016000400697Revistahttp://www.scielo.br/esaONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||esa@abes-dn.org.br1809-44571413-4152opendoar:2016-12-05T00:00Engenharia Sanitaria e Ambiental - Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)false |
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