ANÁLISE DA SENSIBILIDADE DAS VARIÁVEIS PARA CÁLCULO DE DESCARGA DE SEDIMENTOS COM O USO DE METODOLOGIA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Código

XXIII-SBRH1422

Autores

Warlen Librelon de Oliveira, Vander Kaufmann, EDSON TORRES, Mateus Nascimento Vieira de Melo

Tema

Modelagem Hidrossedimentológica

Resumo

As Redes Neurais Artificiais (RNA) já estão bem consolidadas como métodos de contribuição nas pesquisas especialmente em predições, porém ainda pouco presente na determinação de sensibilidade de variáveis. O objetivo principal desse trabalho foi a aplicação das Redes Neurais Artificiais na determinação da sensibilidade das variáveis em processo de cálculo de descarga sólida de sedimentos em rio. Compreender quais variáveis tem maiores impactos nos resultados pode abrir um caminho para novas pesquisas e o devido aprofundamento no comportamento dessas variáveis. A partir de dados secundários fornecidos por (TORRES et al, 2017), foram desenvolvidas várias rotinas de programação para Redes Neurais Artificiais com o propósito de treinar e validar a modelagem e obter os menores erros. Foram 40 modelagens com variação na configuração da RNA para encontrar o melhor desempenho e com isso identificar as variáveis mais sensíveis ao resultado. Durante a execução da modelagem, foi separando os resultados de melhor eficiência, chegando a 11 modelos. Dentro desses modelos selecionados, uma grande maioria obteve resultados com erro abaixo de 5%. Entre os 11 modelos, foi separado os três melhores para análise e discussão. Onde o modelo 11 se destacou como o de melhor desempenho obtendo 0,01126 e 0,03058 para erro médio quadrático e erro médio absoluto respectivamente na fase de treino. Na validação, foram 0,0029 e 0,05393 para erro médio quadrático e erro médio absoluto respectivamente.