XXIII SBRH - Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos

Data: 24/11/2019 à 28/11/2019
Local: Foz do Iguaçu - PR
ISSN: 2318-0358
Mais informações: https://eventos.abrh.org.br/xxiiisbrh/

ALGORITIMOS SUPERVISIONADOS E NÃO SUPERVISIONADOSAPLICADOS EM DADOS MENSURADOS NUMA SEÇÃO DO RIO ATIBAIA/SP

Código

XXIII-SBRH0094

Autores

Maria Rejane Siviero, Estevam Rafael Hruschka Junior

Tema

06 - Hidrossedimentologia

Resumo

RESUMO ? Este artigo trata-se da aplicação de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado realizado como treinamento no aprendizado de máquina e mineração de dados. O banco de dados utilizado compõe-se de quarenta medições realizadas no rio Atibaia/SP: vazão (Q), declividade da linha d?água (S), raio hidráulico (RH), largura do espelho d?água (B), descarga sólida transportada no leito (Gsb) e descarga sólida transportada em suspensão (Gss), no período de 1993 e 1994. Os algoritmos utilizados foram: Árvore de Decisão - C4.5, Naive-Bayes, Regressão Logística e Expectation Maximization (EM), e os resultados foram obtidos mediante emprego do software WEKA 3 (Waikato Environment for Knowledge Analysis) à título de comparação. As comparações entre os algoritmos, não foram satisfatórias, devido o período adotado para as amostras, não refletirem a distribuição dos dados e ou conterem ?outliers?. Por outro, sugere-se a ampliação do período estudado, bem como nova análise dos resultados para os mesmos algoritmos e aplicações de outros, onde a dependência condicional entre os parâmetros seja levada em consideração.

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