Previsão de vazões médias mensais usando redes neurais nebulosas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1662971 |
Resumo: | Agradecimentos: Esta pesquisa teve o suporte financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) |
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Previsão de vazões médias mensais usando redes neurais nebulosasForecasting Of streamflows by monthly averages using neural fuzzy networksRedes neurais (Computação)Neural networks (Computer science)Time seriesInference fuzzy systemArtigo originalSéries temporaisAgradecimentos: Esta pesquisa teve o suporte financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Resumo: Este trabalho apresenta um modelo de rede neural nebulosa para previsão de vazões sazonais. O modelo é baseado em um método de aprendizado construtivo onde grupos de neurônios competem quando a rede recebe uma nova entrada. A rede aprende os parâmetros fundamentais para definir as regras nebulosas e funções de pertinência para cada variável de entrada. O modelo foi aplicado para o problema de previsão de vazões médias mensais de três usinas hidroelétricas situadas em diferentes regiões do Brasil. O desempenho do modelo foi comparado com métodos convencionais usados para previsão de vazões. Os resultados mostraram que a rede neural nebulosa forneceu um melhor desempenho para previsão um passo à frente, com erros significativamente menores que as outras abordagensAbstract: This paper presents a neural fuzzy network model for seasonal streamflow forecasting. The model is based on a constructive learning method where neurons groups compete when the network receives a new input, so that it learns the fuzzy rules and membership functions essential for modelling a fuzzy system. The model was applied to the problem of seasonal streamflow forecasting using a database of average monthly inflows of three Brazilian hydroelectric plants located at different river basins. The performance of the model developed was compared with conventional approaches used to forecast streamflows. The results show that the neural fuzzy network model provides a better one-step-ahead streamflow forecasting, with forecasting errors significantly lower than the other approachesFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESPCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQAbertoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBallini, Rosangela, 1969-Soares Filho, Secundino, 1949-2003info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12733/1662971https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1212206porreponame:Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicampinstname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-10-05T11:30:11Zoai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1212206Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/requestreposip@unicamp.bropendoar:2023-10-05T11:30:11Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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