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Title: Modelagem estocástica de vazões mensais via mapas de Kohonen.
Other Titles: Stochastic modeling of monthly flows through Kohonen maps.
???metadata.dc.creator???: SILVA FILHO, José Adalberto da Silva.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FARIAS, Camilo Allyson Simões de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: NOGUEIRA, Virgínia de Fátima Bezerra.
???metadata.dc.contributor.referee2???: REIS, Cristiane Queiroz.
Keywords: Método dos fragmentos;Method of fragments;Recursos hídricos;Water resources;Redes neurais artificiais;Artificial neural networks
Issue Date: 13-May-2016
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: SILVA FILHO, J. A. Modelagem estocástica de vazões mensais via mapas de Kohonen. 2016. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental) - Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar, Universidade Federal de Campina Grande, Pombal, Paraíba, Brasil, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: As condições hidrológicas extremas e as crescentes demandas hídricas observadas no semiárido brasileiro têm gerado conflitos quanto ao melhor uso dos recursos hídricos existentes. Modelos de geração sintética de vazões são frequentemente utilizados como suporte na definição de regras de operação de sistemas hídricos, o que permite o estabelecimento de normas de racionamento antes que os usuários se deparem com a efetiva escassez de água. Neste trabalho verificou-se a aplicabilidade de modelos baseados em mapas auto-organizáveis (do inglês, Self Organizing Maps - SOM) para modelagem estocástica de vazões. O princípio básico do estudo consistiu em usar modelos SOM para determinar a componente determinística da série de vazões e uma função de densidade de probabilidade (componente estocástica) para modelar a série residual resultante. Os resultados mostraram-se promissores, indicando que os modelos testados são capazes de produzir séries sintéticas de afluências com excelente desempenho.
Abstract: The extreme hydrological conditions and increasing water demands observed in Brazil semiarid have generated conflicts regarding the best use of existing water resources. Synthetic generation models of river flows are often used as support for the definition of water system operating rules, which allow the establishment of rationing rules before water scarcity spells. This work aims at verifying the applicability of models based on self-organizing maps (SOM) for stochastic modeling of monthly river flows. The basic principle of the study consisted of using SOM models in order to determine the deterministic component of river flow series and a density probability function (stochastic component) to represent the resulting residuals. The results were promising, indicating that the tested models are capable of producing synthetic series of inflows with excellent performance.
Keywords: Método dos fragmentos
Method of fragments
Recursos hídricos
Water resources
Redes neurais artificiais
Artificial neural networks
???metadata.dc.subject.cnpq???: Recursos Florestais e Engenharia Florestal.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18671
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