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| Registros recuperados : 3 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
28/01/2022 |
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Data da última atualização: |
22/11/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
ANTONIASSI, R. A. dos S. |
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Afiliação: |
ROGÉRIO ALVES DOS SANTOS ANTONIASSI, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. |
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Título: |
Predição de nível de rios da Região Hidrográfica do Rio Paraguai utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
2022. |
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Páginas: |
70 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande. Coorientador: Carlos Roberto Padovani. |
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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. MenosResumo: 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 mode... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelo de predição; Nivel de rio. |
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Thesagro: |
Análise de Dados; Hidrografia. |
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Thesaurus NAL: |
Hydrograph; Prediction. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1139439/1/mestrado-defesa-rogerio-antoniassi.pdf
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Marc: |
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Embrapa Pantanal (CPAP) |
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