Previsão em tempo atual dos níveis na Laguna dos Patos com base nos ventos usando redes neurais artificiais
A Laguna dos Patos possui área de drenagem de aproximadamente 177.000 km² e extensão superior a 258 km junto ao seu eixo longitudinal. Situada na planície costeira do Rio Grande do Sul, constitui um corpo hídrico de grandes dimensões, com águas rasas e baixa declividade. Este estudo foi motivado pel...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/202140 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/202140 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neurais artificiais Hidrodinâmica costeira Lagoas costeiras Ventos : Patos, Lagoa dos (RS) Modelos hidrodinâmicos Empirical models Coastal lagoons Preliminary data analysis Short-term forecast |
| Sumario: | A Laguna dos Patos possui área de drenagem de aproximadamente 177.000 km² e extensão superior a 258 km junto ao seu eixo longitudinal. Situada na planície costeira do Rio Grande do Sul, constitui um corpo hídrico de grandes dimensões, com águas rasas e baixa declividade. Este estudo foi motivado pela observação da importância das contribuições dos ventos longitudinais sobre o comportamento dos níveis da Laguna dos Patos e pela existência de um extenso banco de dados de níveis e de ventos da laguna. O objetivo foi verificar a aplicabilidade de modelos baseados em redes neurais artificiais para previsões locais de níveis, considerando-se que as informações do armazenamento já estejam contidas nos níveis passados e atual, e que seja possível agregar informações de níveis e de ventos passados com uso de médias móveis. Os modelos foram pesquisados para alcances de 1 a 72 horas. Foram analisadas, para as séries históricas, as correlações entre os registros de ventos, níveis e das transformações utilizadas, que permitiram identificar os parâmetros e as configurações das entradas para os modelos de RNAs. Foram definidas a partir da avaliação com amostragem (série de validação) não utilizada no treinamento as proporções de registros para o treinamento e a complexidade ideal. Para o treinamento da rede de múltiplas camadas foi utilizado o algoritmo retropropagativo e, para garantir a capacidade de generalização dos resultados a técnica da validação cruzada. As saídas dos modelos resultantes foram analisadas por meio de estatísticas, obtidas com a aplicação destes a séries de dados que não participaram das etapas anteriores (série de verificação), obtendo-se, para horizontes de previsão de 24 horas, o coeficiente de Nash-Sutclife de 0,968, 0,968, 0,839, 0,872 e 0,945 para os postos de Arambaré, Capão da Marca, São Lourenço do Sul, da Solidão e Santo Antônio, respectivamente, comprovando a aplicabilidade do modelo para previsões de níveis na Laguna dos Patos, e confirmando as hipóteses formuladas. |
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