dc.creator.ID |
SOUSA, W. S. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2702592671280843 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SOUSA, Francisco de Assis Salviano de. |
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dc.contributor.advisor1ID |
SOUSA, F. A. S. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/5392432872592612 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
CAVALCANTI, Enilson Palmeira. |
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dc.contributor.referee2 |
GALVÍNCIO, Josiclêda Domiciano. |
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dc.description.resumo |
A previsão de vazão em um sistema hídrico e uma das técnicas utilizadas para
minimizar o impacto das incertezas do clima sobre o gerenciamento dos recursos hídricos.
Essa técnica pode ser considerada um dos principais desafios relacionados ao
conhecimento integrado da climatologia e da hidrologia de uma bacia hidrográfica. O
objetivo deste trabalho foi o de modelar a relação não-linear entre chuva e vazão na bacia hidrográfica do rio Piancó, no semi-árido paraibano, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA). Aqui foi avaliada a capacidade da RNA modelar o processo chuva-vazão em base mensal. Considerou-se durante o treinamento da RNA a influencia da arquitetura da rede e da inicialização dos pesos. No final do treinamento foi escolhida a melhor arquitetura, para modelar vazões medias mensais na bacia estudada, com base no desempenho do modelo. A arquitetura de RNA que produziu melhor resultado foi a
RC315L com valores para o coeficiente de determinação, de eficiência e erro padrão da
estimativa de 92,0 %, 77,0 % e 8,29 respectivamente. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Meteorologia |
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dc.title |
Rede neural artificial aplicada à previsão de vazões médias mensais da bacia hidrográfica do rio Piancó. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2008-02 |
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dc.description.abstract |
The streamflow forecasting in a water system is one of the techniques used to
minimize the impact of the uncertainties of the climate on the administration of the water
resources. That technique can be considered one of the principal challenges related to the
integrated knowledge of the climatology and of the hydrology of the river basin. The aim
of this work was it of modeling the no-lineal relationship between rainfall and streamflow
in the Pianco river basin, in the paraibano semiarid, using the technique of Artificial Neural
Networks (ANN). Here the capacity of ANN was evaluated to model the process rainfallrunoff
in monthly base. It was considered, during the training of ANN, the network
architecture and, weights initialization influence. In the end of the training it was chosen
the best architecture, to model the streamflow monthly mean in the studied basin, with base
in the acting of the model. The architecture of ANN that produced better result was
RC315L with values for the determination coefficient, efficiency coefficient and standard
estimate error (SEE) equal to 92.0%, 77.0% and 8.29 respectively. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8502 |
|
dc.date.accessioned |
2019-10-25T13:02:29Z |
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dc.date.available |
2019-10-25 |
|
dc.date.available |
2019-10-25T13:02:29Z |
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dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.subject |
Previsão de vazão |
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dc.subject |
Flow forecast |
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dc.subject |
Previsión de flujo |
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dc.subject |
Hidrologia |
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dc.subject |
Hydrology |
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dc.subject |
Gestão de recursos hídricos |
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dc.subject |
Water resource management |
|
dc.subject |
Gestión de recursos hídricos |
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dc.subject |
Vazão média |
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dc.subject |
Caudal medio |
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dc.subject |
Average flow |
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dc.subject |
Redes neurais artificiais |
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dc.subject |
Artificial neural networks |
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dc.subject |
Redes neuronales artificiales |
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dc.subject |
Modelagem de relação não linear |
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dc.subject |
Modelado de relaciones no lineales |
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dc.subject |
Nonlinear relationship modeling |
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dc.subject |
Bacia do Rio Piancó |
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dc.subject |
Pianco River Basin |
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dc.subject |
Cuenca del río Pianco |
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dc.subject |
Meteorologia de meso e grande escala |
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dc.subject |
Clima meso y a gran escala |
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dc.subject |
Meso and large-scale weather |
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dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
SOUSA, Wanderson dos Santos. |
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dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Artificial neural network applied to the monthly average flow forecast of the Piancó River basin. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
SOUSA, Wanderson dos Santos. Rede neural artificial aplicada à previsão de vazões médias mensais da bacia hidrográfica do rio Piancó. 2008. 78f. (Dissertação de Mestrado em Meteorologia), Programa de Pós-graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba – Brasil, 2008. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8502 |
pt_BR |