Aplica\u00e7\u00e3o de redes neuronais computacionais \u00e0 modela\u00e7\u00e3o de escoamentos mensais<\/p>\n
Apresentam-se os resultados da modela\u00e7\u00e3o baseada em redes neuronais computacionais, RNCs, dos escoamentos mensais em quatro bacias hidrogr\u00e1ficas portuguesas. Incluiu-se a compara\u00e7\u00e3o dos escoamentos mensais assim estimados com os fornecidos por um modelo do tipo conceptual, designadamente, pelo modelo de Temez. A identifica\u00e7\u00e3o das vari\u00e1veis de entrada a considerar nas RNCs baseou-se na an\u00e1lise da depend\u00eancia temporal, a n\u00edvel mensal, entre escoamentos e outras vari\u00e1veis hidrol\u00f3gicas de que se admitiu poderem depender aqueles escoamentos. Foram, assim, adoptadas como vari\u00e1veis de entrada a precipita\u00e7\u00e3o e a evapotranspira\u00e7\u00e3o em cada m\u00eas objecto de modela\u00e7\u00e3o e em meses antecedentes, bem como o escoamento, neste caso, somente em meses antecedentes O treino das redes neuronais recorreu a uma variante do algoritmo de retro-propaga\u00e7\u00e3o, conhecida por algoritmo de optimiza\u00e7\u00e3o linear de segunda ordem de Levenberg-Marquardt, e que assegura uma r\u00e1pida converg\u00eancia para a solu\u00e7\u00e3o. Para apreciar o ajustamento dos modelos utilizaram-se como medidas de ajustamento ou de erro entre escoamentos observados e escoamentos estimados o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o, a raiz quadrada do desvio quadr\u00e1tico m\u00e9dio e o erro absoluto m\u00e9dio. Os resultados obtidos tendo por base quatro casos de estudo permitem concluir pela adequa\u00e7\u00e3o das RNCs \u00e0 modela\u00e7\u00e3o de escoamentos mensais o que deixa antever a possibilidade de aplica\u00e7\u00e3o desses modelos \u00e0 previs\u00e3o de escoamentos mensais ou de escoamentos em menores intervalos de tempo, para o que fundamentalmente, as vari\u00e1veis de entrada n\u00e3o poder\u00e3o incluir valores no intervalo de tempo objecto de previs\u00e3o de escoamentos.<\/p>\n
Maria Manuela Portela, Jo\u00e3o Filipe Santos<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
T\u00edtulo: Aplica\u00e7\u00e3o de redes neuronais computacionais \u00e0 modela\u00e7\u00e3o de escoamentos mensais Resumo: Apresentam-se os resultados da modela\u00e7\u00e3o baseada em redes neuronais computacionais, RNCs, dos escoamentos mensais em quatro bacias hidrogr\u00e1ficas portuguesas. Incluiu-se a compara\u00e7\u00e3o dos escoamentos mensais assim estimados com os fornecidos por um modelo do tipo conceptual, designadamente, pelo modelo de Temez. A identifica\u00e7\u00e3o […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[163],"tags":[],"class_list":["post-36499","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-artigos"],"yoast_head":"\n