PREVISÃO DE VAZÃO DIÁRIA EM UMA BACIA PEQUENA UTILIZANDO MODELOS HÍBRIDOS DE TRANSFORMADAS WAVELET E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Código

PAP023241

Autores

ANDRÉ GUSTAVO DA SILVA MELO HONORATO, Gustavo Barbosa Lima da Silva, Celso Augusto Guimarães Santos

Tema

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

Resumo

Neste trabalho modelos híbridos de previsão de vazão com 1 e 3 dias de antecedência baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) e Transformadas Wavelet são propostos e comparados com modelos clássicos de RNA em uma bacia hidrográfica pequena (de resposta rápida a precipitação). Os modelos híbridos utilizam uma combinação de aproximação e detalhes provenientes do processo de decomposição Wavelet como entrada, obtendo melhores resultados que os modelos clássicos de RNA para ambos os horizontes de previsão testados. Provavelmente por conseguir "priorizar" as informações mais relevantes no processo de treinamento.