REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISAO CHUVA/VAZAO.
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Data de Publicação: | 1996 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://doi.org/10.11606/D.55.2017.tde-24112017-103742 |
Resumo: | Redes Neurais Artificiais vêm sendo amplamente usada em uma variedade de áreas. Uma destas áreas é a previsão de séries temporais. Neste trabalho, uma investigação sobre a adequabilidade de usar os modelos de redes neurais conhecidos como Kohonen e Multi-Camadas com algoritmo Back-Propagation, na previsão de vazão, é realizada. Além disso, estes métodos são comparados com o Método dos Vizinhos Mais Próximos que tem sido utilizado para previsão de vazão. Uma análise comparativa é feita utilizando os dados da Bacia Hidrográfica do Rio Atibaia e os resultados mostram as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas utilizadas. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISAO CHUVA/VAZAO. Artificial neural networks for rainfall / flow forecasting 1996-08-12Roseli Aparecida Francelin RomeroAlceu Gomes de Andrade FilhoHeloisa de Arruda CamargoRosangela BalliniUniversidade de São PauloCiências da Computação e Matemática ComputacionalUSPBR Não disponível Not available Redes Neurais Artificiais vêm sendo amplamente usada em uma variedade de áreas. Uma destas áreas é a previsão de séries temporais. Neste trabalho, uma investigação sobre a adequabilidade de usar os modelos de redes neurais conhecidos como Kohonen e Multi-Camadas com algoritmo Back-Propagation, na previsão de vazão, é realizada. Além disso, estes métodos são comparados com o Método dos Vizinhos Mais Próximos que tem sido utilizado para previsão de vazão. Uma análise comparativa é feita utilizando os dados da Bacia Hidrográfica do Rio Atibaia e os resultados mostram as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas utilizadas. Artificial Neural Networks have been widely used in a variety of arcas. One of these arcas is time forecasting. In this work, neural network models known as Kohonen and Multi-layer perceptron with algorithm back-propagation are utilized in inflow forecasting. Moreover, these methods are compared with the nearest-neighbor method which have been utilized in inflow forecasting. A comparative analyze is made using the data of the Atibaia River basin and the results show the advantages and disadvantages of the techniques used. https://doi.org/10.11606/D.55.2017.tde-24112017-103742info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T20:05:49Zoai:teses.usp.br:tde-24112017-103742Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T13:16:00.924221Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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