MULTI-LAYER PERCEPTRON E RESERVOIR COMPUTING APLICADAS À MODELAGEM CHUVA-VAZÃO

Código

PAP022055

Autores

EVERALDA SOLANGE DE MORAES SOARES, MEUSER VALENCA

Tema

5 - Modelagem hidrológica, de sedimentos e de qualidade de águas

Resumo

A produção de energia elétrica por hidroelétricas é uma das atividades diretamente afetadas pela mudança nas condições climáticas, considerando que tal produção depende da vazão das bacias hidrográficas. Estudos mostram que o uso de redes neurais artificiais para a previsão da vazão aumentou, mas uma das dificuldades reside em saber qual arquitetura terá melhor desempenho. Uma rede neural, de forma geral, é um conjunto de elementos de processamento interconectados e distribuídos em camadas. Na literatura é comum o uso das redes Multi-layer Perceptron (MLP) para prever a vazão das bacias hidrográficas em um processo chuva-vazão. Este trabalho tem o objetivo de fazer um estudo comparativo utilizando as redes MLP e Reservoir Computing (RC) para modelagem de chuva-vazão. Para analisar o desempenho, foram utilizadas duas bases de dados de hidrelétricas brasileiras (Serra do Facão e Corumbá IV).