Data/hora: 14/06/2024 02:32:13

Biblioteca(s): | Embrapa Pantanal.
Data corrente: | 28/01/2022
Data da última atualização: | 22/11/2022
Autoria: | ANTONIASSI, R. A. dos S.
Afiliação: | ROGÉRIO ALVES DOS SANTOS ANTONIASSI, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.
Título: | Predição de nível de rios da Região Hidrográfica do Rio Paraguai utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina.
Ano de publicação: | 2022
Fonte/Imprenta: | 2022.
Páginas: | 70 f.
Idioma: | Português
Notas: | Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande. Coorientador: Carlos Roberto Padovani.
Conteúdo: | Resumo: O Pantanal faz parte da Região Hidrográfica do Rio Paraguai (RH-Paraguai) e possui, como característica, a inundação de uma parcela de sua área em determinadas épocas do ano. Essa inundação gera uma série de problemas socioeconômicos à população que vive em seu entorno. Problemas estes que podem ser mitigados quando há previsão de sua ocorrência com antecedência. Nesse sentido, este trabalho investiga a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para a predição de níveis dos rios da RH-Paraguai, utilizando dados diários de estações a montante para previsão do nível de estações a jusante. Nessa perspectiva, a modelagem com técnicas de AM demonstra-se eficaz nas predições, na medida que trabalhos similares aparecem na literatura correlata. Dessa maneira, é utilizada uma fonte de dados com valores de níveis diários, sendo selecionada uma amostra de três estações. Em seguida, foi retirada a defasagem do tempo entre o pico de cheia de uma estação e outra, pesquisados os hiperparâmetros ideais para as redes Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) e submetidos ao processo de treinamento. Posteriormente, foram selecionados os modelos de melhores resultados de cada algoritmo, os quais foram comparados com a técnica de Regressão utilizada atualmente. Os resultados mostram que os três modelos testados podem ser utilizados para a tarefa de predição, em que, os três apresentam melhorias em relação ao modelo atual. O modelo com o algoritmo GRU se destacou por apresentar as menores taxas de erro e por ser 23,84% mais preciso que o modelo de Regressão, já LSTM e BiLSTM são, respectivamente, 18,09% e 19,16% mais precisos que o modelo de Regressão. Os modelos de LSTM e BiLSTM se aproximam mais do valor real nos picos de níveis máximos e mínimos, quando comparados ao de Regressão e ao GRU.
Palavras-Chave: | Modelo de predição; Nivel de rio.
Thesagro: | Análise de Dados; Hidrografia.
Thesaurus Nal: | Hydrograph; Prediction.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1139439/1/mestrado-defesa-rogerio-antoniassi.pdf
Registro original: | Embrapa Pantanal (CPAP)
Exemplares: | CPAP - (60733-1) - UPA - PL - DD -  -  -  - DIS