Efeito da inicialização de pesos no desempenho de mapas auto-organizáveis para setorização de redes de distribuição de água: uma comparação entre abordagens aleatória e PCA

Código

XXVI-SBRH0588

Autores

LORENA LEMOS DIAS LARA, Fernando das Graças Braga da Silva, Sara Maria Marques, ALEX TAKEO YASUMURA LIMA SILVA, Claudio Abiar Lourenço

Tema

C - Águas Urbanas e Cidades Sustentáveis

Resumo

O uso de técnicas de machine learning tem se mostrado eficaz na análise e no agrupamento de nós de demanda na setorização de redes de distribuição de água (RDAs), sendo essencial que essas técnicas estejam devidamente calibradas para operar próximas ao seu ponto ótimo de funcionamento, a fim de garantir resultados mais consistentes e representativos na formação dos setores. Este trabalho investiga o efeito da estratégia de inicialização de pesos no desempenho de Mapas Auto-Organizáveis (SOM) aplicados à setorização de RDAs. Duas abordagens são comparadas: a inicialização aleatória e a baseada em Análise de Componentes Principais (PCA). Os dados utilizados correspondem aos nós de demanda de uma rede benchmark com atributos de coordenadas espaciais, demanda e elevação, previamente padronizados. A avaliação de desempenho do SOM considera os erros de quantização e topográfico e o tempo de convergência da rede neural. Os resultados apontam um tempo de convergência 4,1% menor alcançado pela inicialização baseada a PCA, em relação à inicialização aleatória.