dc.creator |
VALERIO, Liziara de Mello |
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dc.date.issued |
2016-08 |
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dc.identifier.citation |
VALERIO, Liziara de Mello. Previsão do Nível do Mar por Redes Neurais Artificiais: Um Estudo de Caso para o Litoral Norte de São Paulo. 2016. 117 f. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2016. |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/564 |
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dc.description.abstract |
Prever os níveis do mar, a partir da descarga fluvial, das variáveis atmosféricas e da maré astronômica é importante para regiões costeiras onde a hidrodinâmica é caracterizada por interações extremamente complexas. O presente estudo avalia o desempenho das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a previsão do nível do mar no litoral norte de São Paulo. O desenvolvimento desta pesquisa decorreu em quatro etapas: levantamento teórico da utilização de RNAs para previsão de nível do mar; levantamento dos dados utilizados no modelo, visando gerar séries temporais com dados locais e aplicar o estudo à região supracitada; implementação da rede neural; analise de desempenho das redes geradas pelo software Statistica 13 juntamente à análise de sensibilidade das forçantes físicas mais relevantes. O período de tempo analisado compreende o período de janeiro de 2013 a julho de 2013. Foram testadas 1.000 redes neurais artificiais e escolhidas as 5 com melhor desempenho. Uma rede ensemble foi gerada, através da combinação destas 5 redes selecionadas que corresponderam ao tipo perceptrons de múltiplas camadas (MLP). Os resultados obtidos demonstraram que as RNAs foram eficazes no processo de predição do nível do mar para 6 horas, inclusive sob condições de valores extremos. A partir das análises de sensibilidade, verificou-se que todas as forçantes analisadas possuem influência nas oscilações do nível do mar. |
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dc.language.iso |
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pt_BR |
dc.title |
Previsão do Nível do Mar por Redes Neurais Artificiais: Um Estudo de Caso para o Litoral Norte de São Paulo. |
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dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.place |
Itajubá |
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dc.pages |
117 p. |
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dc.keywords.portuguese |
RNA |
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dc.keywords.portuguese |
MLP |
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dc.keywords.portuguese |
Análise de sensibilidade |
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dc.keywords.portuguese |
Statistica 13 |
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dc.keywords.portuguese |
Previsão de curto prazo |
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dc.keywords.english |
ANN |
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dc.keywords.english |
Sensitivity analysis |
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dc.keywords.english |
Short-termforecast |
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dc.orientador.principal |
BERNARDES, Marcos Eduardo Cordeiro |
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dc.place.presentation |
Universidade Federal de Itajubá |
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dc.pg.programa |
Meio Ambiente e Recursos Hídricos |
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dc.pg.area |
Meio Ambiente e Recursos Hídricos |
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dc.date.available |
2016-09-08T12:21:04Z |
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dc.date.accessioned |
2016-09-08T12:21:04Z |
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dc.publisher.department |
IRN - Instituto de Recursos Naturais |
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dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos |
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