PRINCIPAIS TIPOS DE REDES NEURAIS UTILIZADAS PARA PREVISÃO DE INUNDAÇÕES: REVISÃO DE 2015 A 2021

Código

XXV-SBRH1022

Autores

Camila Bermond Ruezzene, MOISÉS ROCHA DOS SANTOS, Denise Parizotto, Mariana Abibi Guimarães Araujo Barbosa, ROSE MARY TEIXEIRA DE LEMOS, André Ponce de Leon de Carvalho, Frederico Fabio Mauad

Tema

STE23 - Previsão Hidrológica

Resumo

A nível global as inundações passaram a ser o tipo mais comum de perigo natural dentre todos os tipos de desastres naturais, devido ao aumento da frequência de tais eventos, número de pessoas afetadas e perdas econômicas nas últimas décadas. Desta forma, a modelagem hidrológica possibilita estimar, prever e gerenciar as distribuições e fluxos de água e dentre as principais técnicas empregadas de previsões hidrológicas, destacam-se as redes neurais artificiais (RNA). Tendo em vista a problemática ligada a previsão de inundações e os diversos tipos de redes neurais que podem ser aplicadas, esse estudo tem como objetivo analisar quais são as redes neurais que vêm sendo mais utilizadas entre os anos de 2015 a 2021 para previsão de inundações em sistemas fluviais. Foi realizado um levantamento bibliográfico baseado no banco de dados Web of Science e foi aplicado diferentes tipos de filtros no banco de artigos conforme o objetivo do trabalho, os mesmos foram separados conforme a sua taxonomia como feed-forward, recorrentes, híbrido e outros. Foi obtido um total de 118 artigos. As redes do tipo Feedforward foram aplicadas em 87% dos artigos, as redes recorrentes com 20%, híbrida com 12% e outro tipo com 3%. Através do detalhamento dessas informações é possível ampliar e difundir os principais estudos que tratam dessa abordagem, buscando atualizar e aprimorar as pesquisas de forma mais direcionada