MODELOS RNA COMO FERRAMENTAS DE PREVISÃO DE AFLUÊNCIAS E DE NÍVEIS DE ÁGUA EM AHE
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia |
DOI: | 10.26512/ripe.v2i9.15037 |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/15037 |
Resumo: | Resumo. Neste trabalho, modelos baseados em arquiteturas RNA foram utilizados na transformação de chuva em afluências a reservatórios de Aproveitamentos Hidroenergéticos ”“ AHE e na simulação de níveis de água a jusante de barramentos hidrelétricos para a verificação de condições de navegabilidade. Um estudo de caso foi desenvolvido para a bacia do rio Tapajós com dados que serviram de suporte a concepção do AHE de São Luiz do Tapajós. Foram empregadas RNA tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) com algoritmo Backpropagation (MLP-BP). No modelo chuva-vazão foram treinadas, validadas e testadas 20 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios na camada escondida, com vetor de entrada contendo dados de precipitação, de evapotranspiração e de vazões defasadas. Para o modelo de previsão deníveis de água, foram usadas 4 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios. Os modelos chuva-vazão aferiram R² de 0,97 e RMSE de 0,08 e os de simulação de níveis de água R² de 0,98 e RMSE de 0,09. Com base nos desempenhos aferidos em sua distribuição temporal, constata-se que os modelos são ferramentas de fundamental importância na previsão de afluências e na simulaçãode níveis de água em AHE.Palavras-chave: Modelo chuva-vazão, previsão de níveis de água, navegabilidade. |
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MODELOS RNA COMO FERRAMENTAS DE PREVISÃO DE AFLUÊNCIAS E DE NÍVEIS DE ÁGUA EM AHEResumo. Neste trabalho, modelos baseados em arquiteturas RNA foram utilizados na transformação de chuva em afluências a reservatórios de Aproveitamentos Hidroenergéticos ”“ AHE e na simulação de níveis de água a jusante de barramentos hidrelétricos para a verificação de condições de navegabilidade. Um estudo de caso foi desenvolvido para a bacia do rio Tapajós com dados que serviram de suporte a concepção do AHE de São Luiz do Tapajós. Foram empregadas RNA tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) com algoritmo Backpropagation (MLP-BP). No modelo chuva-vazão foram treinadas, validadas e testadas 20 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios na camada escondida, com vetor de entrada contendo dados de precipitação, de evapotranspiração e de vazões defasadas. Para o modelo de previsão deníveis de água, foram usadas 4 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios. Os modelos chuva-vazão aferiram R² de 0,97 e RMSE de 0,08 e os de simulação de níveis de água R² de 0,98 e RMSE de 0,09. Com base nos desempenhos aferidos em sua distribuição temporal, constata-se que os modelos são ferramentas de fundamental importância na previsão de afluências e na simulaçãode níveis de água em AHE.Palavras-chave: Modelo chuva-vazão, previsão de níveis de água, navegabilidade.Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia2017-01-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/1503710.26512/ripe.v2i9.15037Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 110-123Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 110-1232447-6102reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenhariainstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/15037/13351Copyright (c) 2017 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessde Figueiredo, Nelio MouraBlanco, Claudio José Cavalcante2019-06-09T21:30:53Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/15037Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/ripePUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/oaianflor@unb.br2447-61022447-6102opendoar:2019-06-09T21:30:53Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - Universidade de Brasília (UnB)false |
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Resumo. Neste trabalho, modelos baseados em arquiteturas RNA foram utilizados na transformação de chuva em afluências a reservatórios de Aproveitamentos Hidroenergéticos ”“ AHE e na simulação de níveis de água a jusante de barramentos hidrelétricos para a verificação de condições de navegabilidade. Um estudo de caso foi desenvolvido para a bacia do rio Tapajós com dados que serviram de suporte a concepção do AHE de São Luiz do Tapajós. Foram empregadas RNA tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) com algoritmo Backpropagation (MLP-BP). No modelo chuva-vazão foram treinadas, validadas e testadas 20 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios na camada escondida, com vetor de entrada contendo dados de precipitação, de evapotranspiração e de vazões defasadas. Para o modelo de previsão deníveis de água, foram usadas 4 RNA, com 5, 8, 10 e 15 neurônios. Os modelos chuva-vazão aferiram R² de 0,97 e RMSE de 0,08 e os de simulação de níveis de água R² de 0,98 e RMSE de 0,09. Com base nos desempenhos aferidos em sua distribuição temporal, constata-se que os modelos são ferramentas de fundamental importância na previsão de afluências e na simulaçãode níveis de água em AHE.Palavras-chave: Modelo chuva-vazão, previsão de níveis de água, navegabilidade. |
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Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 110-123 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 110-123 2447-6102 reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia instname:Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
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