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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorRamos, Kaio Martins-
dc.contributor.authorGuimarães, Antonio Alisson Pessoa-
dc.contributor.authorSilveira, Cleiton da Silva-
dc.contributor.authorTeixeira Filho, Antônio Robsson de Sousa-
dc.contributor.authorSilva, Francisco Wellington Martins da-
dc.contributor.authorMoreira, Katerine da Silva-
dc.date.accessioned2020-10-16T13:50:05Z-
dc.date.available2020-10-16T13:50:05Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationRAMOS, Kaio Martins; GUIMARÃES, Antônio Alisson Pessoa; SILVEIRA, Cleiton da Silva; TEIXEIRA FILHO, Antônio Robsson de Sousa; SILVA, Francisco Wellington Martins da; MOREIRA, Katerine da Silva. Previsão de vazões utilizando redes neurais para Sobradinho. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS - SBRH, XXII, 26 nov. a 01 dez. 2017, Florianópolis, Santa Catarina Brasil. Anais […] Florianópolis, Santa Catarina, 2017. Tema: “Ciência e tecnologia da água: inovação e oportunidades para o desenvolvimento sustentável”pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/54713-
dc.description.abstractArtificial Neural Networks are computational models based on the nervous system of living beings, thus possessing learning ability through the search of patterns. This paper aims to use artificial neural networks to flow forecasting of the Sobradinho reservoir, located in the São Francisco River at Bahia State. Using data natural flow and climatic variables provided by the National System Operator (NSO) and International Research Institute for Climate and Society (IRI), respectively. Artificial Neural networks was developed with four inputs, two hidden layers with three neurons and output natural flow variable. Satisfactory results and good performance were obtained in the forecasts. Artificial Neural Networks use is a good tool for forecasting, thus providing valuable information for making important decisions.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPrevisão do tempopt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectMedidores de fluxopt_BR
dc.subjectReservatório de Sobradinho, Rio São Francisco - vazãopt_BR
dc.titlePrevisão de vazões utilizando redes neurais para Sobradinhopt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrRedes Neurais Artificiais são modelos computacionais baseadas no sistema nervoso de seres vivos, possuindo assim capacidade de aprendizado por meio da busca de padrões. Com base nessa temática, o presente trabalho tem por objetivo utilizar Redes Neurais Artificiais para previsão de vazões do reservatório de Sobradinho, localizado no Rio São Francisco no Estado da Bahia. Utilizou-se dados de vazões naturais e variáveis climáticas disponibilizadas, respectivamente, pelo Operador Nacional de Sistemas (ONS) e International Research Institute for Climate and Society (IRI). Desenvolveu-se uma rede com quatro entradas, duas camadas ocultas e três neurônios em cada e uma saída, sendo esta a vazão. Foram obtidos resultados satisfatórios e uma boa performance nas previsões. Após analises, observou-se que emprego de Redes Neurais Artificias é uma boa ferramenta para previsão, oferendo assim informações preciosa para a tomada de decisões importantes.pt_BR
dc.title.enFlow forecasts using neural networks for Sobradinhopt_BR
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