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Title: Calibração automática de modelos chuva-vazão usando um algoritmo genético.
Other Titles: Automatic calibration of rain-flow models using a genetic algorithm.
???metadata.dc.creator???: DINIZ, Laudízio da Silva.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GÓIS, Raimundo Sérgio Santos.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: CABRAL, Maria Izabel Cavalcanti.
Keywords: Chuvas;Lluvia;Rain;Recursos Hídricos;Water Resources;Algoritmo Genético;Genetic Algorithm;Bacia Hidrográfica;Cuenca Hidrográfica;Hydrographic Basin;Modelos Chuva-vazão;Rain-flow Models;Modelos de Flujo de Lluvia
Issue Date: Jun-1994
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: DINIZ, Laudízio da Silva. Calibração automática de modelos chuva-vazão usando um algoritmo genético. 1994. 148f. (Dissertação) Mestrado em Engenharia Civil e Ambiental, Curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba – Campus II - Campina Grande - Paraíba - Brasil,1994.
???metadata.dc.description.resumo???: Neste estudo e apresentado o algoritmo SCE-UA para otimização de parâmetros de modelos, o qual e baseado no uso de múltiplos complexos iniciais e no processo de evolução natural. Este algoritmo combina a força do método simplex de Nelder & Mead (1965) com os conceitos de busca aleatória controlada(Price, 1987), os operadores genéticos extraídos da natureza (Holland, 1975), e mistura de complexos (Duan e tal., 1992). O algoritmo SCEUA foi utilizado para a calibração de três modelos chuva-vazão, com estruturas distintas, em duas bacias hidrográficas do Nordeste do Brasil: uma localizada na região tímida do Estado da Paraíba e a outra na região semi - árida do Estado de Pernambuco. Os resultados obtidos indicam que este algoritmo é eficaz e eficiente na localização dos valores ótimos globais dos parâmetros do modelo. As características da estrutura do algoritmo e o sucesso obtido na sua aplicação para os três modelos selecionados (Tank-Model, SMAP e SWM) mostram sua capacidade para superar as dificuldades usualmente encontradas durante a calibração automática como descontinuidade na superfície resposta, presença de ótimos locais , vales extensos e não linearidade dos modelos. Duas funções objetivo com componentes probabilísticos baseados na teoria da máxima verossimilhança foram empregadas na avaliação do algoritmo. Apresenta-se ainda nesta dissertação configurações especificas do Tank-Model para intervalos diários e mensais com aplicação para regiões úmidas e semi-áridas.
Abstract: In this study, the SCE-UA algorithm for optimization of model parameters is presented, which is based on the use of multiple initial complexes and the natural evolution process. This algorithm combines the strength of the Nelder & Mead simplex method (1965) with the concepts of controlled random search (Price, 1987), genetic operators extracted from nature (Holland, 1975), and mixture of complexes (Duan et al., 1992). The SCEUA algorithm was used to calibrate three rain-flow models, with different structures, in two hydrographic basins in the Northeast of Brazil: one located in the timid region of the State of Paraíba and the other in the semi-arid region of the State of Pernambuco. The results obtained indicate that this algorithm is effective and efficient in locating the global optimum values ​​of the model parameters. At characteristics of the algorithm structure and the success obtained in its application for the three selected models (Tank-Model, SMAP and SWM) show its ability to overcome the difficulties usually encountered during automatic calibration such as discontinuity in the response surface, presence of great locations, extensive valleys and non-linearity of the models. Two objective functions with probabilistic components based on the maximum likelihood theory were employed in the evaluation of the algorithm. Also presented in this dissertation are specific configurations of the Tank-Model for daily and monthly intervals with application to humid and semi-arid regions.
Keywords: Chuvas
Lluvia
Rain
Recursos Hídricos
Water Resources
Algoritmo Genético
Genetic Algorithm
Bacia Hidrográfica
Cuenca Hidrográfica
Hydrographic Basin
Modelos Chuva-vazão
Rain-flow Models
Modelos de Flujo de Lluvia
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Civil e Ambiental
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11768
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Civil e Ambiental.

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