Otimização e expanção do pacote computacional Yapy para a modelagem chuva-vazão - Estudo de caso: Rio Ibicuí

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, José Maria Souza de
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Garrido Arrate, Juan de Diós, Roloff, Glaucio
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNILA
Texto Completo: https://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/761
Resumo: Anais do I Encontro de Iniciação Científica e de Extensão da Unila - Sessão de Ciência da Computação e Matemática - 05/06/12 - 08h00 às 12h00 - Unila-Centro - Sala 15 - 3o Piso
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spelling Otimização e expanção do pacote computacional Yapy para a modelagem chuva-vazão - Estudo de caso: Rio IbicuíRedes neurais artificiaisAlgoritmo Levenberg-MarquardtModelagem computacionalHidrologiaMatemáticaAnais do I Encontro de Iniciação Científica e de Extensão da Unila - Sessão de Ciência da Computação e Matemática - 05/06/12 - 08h00 às 12h00 - Unila-Centro - Sala 15 - 3o PisoEste trabalho apresenta um teste de modelagem chuva-vazão, que busca a previsão e/ou estimativa da va - zão a partir de dados hidrológicos e climáticos, feitos na bacia do Rio Ibicuí, localizado no Rio Grande do Sul. O teste foi realizado utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são sistemas paralelos distribu - ídos compostos por unidades de processamento simples (nodos) que calculam determinadas funções ma - temáticas (normalmente não-lineares). Mais especificamente, empregou-se uma rede Multi-Layer Percep - tron (MLP) com algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardt. Para os cálculos utilizamos o pacote computacional Yapy que é desenvolvido na Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNI - LA) e que foi, para este trabalho, otimizado e expandido. Buscamos treinar uma RNA para correlacionar dados fluviométricos e pluviométricos com a vazão do Rio Ibicuí medina na estação Passo Mariano Pinto. A comparação entre os resultados levou em consideração o erro via norma do máximo e o erro em volu - me dos dados de validação. O treinamento ocorreu a partir de uma quantidade definida de épocas (entre 100 e 5000) entretanto a rede mostrou não necessitar de muitas épocas para convergir. Utilizamos estrutu - ras de rede com as camadas intermediárias variando entre 3 e 30. A melhor RNA obtida possui uma ar - quitetura de 4 camadas, sendo 4 estações fluviométricas e 3 pluviométricas como entrada, 8 neurônios na primeira camada intermediária, 8 neurônios na segunda camada intermediária e 1 neurônio de saída. Obti - vemos erro máximo relativo de aproximadamente 15% tanto nos dados de treinamento como nos dados de validação. Ainda, o modelo obtido é robusto pois apresenta erro em volume menor que 1%. Analisan - do o estudo de caso concluímos que nossa implementação do algoritmo Levenberg-Marquardt está nos proporcionando bons resultados e que a metodologia empregada é uma boa alternativa para modelagem chuva-vazão.Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)Konzen, Pedro Henrique de AlmeidaOliveira, José Maria Souza deGarrido Arrate, Juan de DiósRoloff, Glaucio2017-02-10T13:42:31Z2017-02-10T13:42:31Z2012-06-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectapplication/pdfapplication/pdfhttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/761porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNILAinstname:Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)instacron:UNILA2024-05-11T13:36:30Zoai:dspace.unila.edu.br:123456789/761Repositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unila.edu.br/oai/requestopendoar:36362024-05-11T13:36:30Repositório Institucional da UNILA - Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)false
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