Avaliação de uma Rede Neural Artificial como Estimador Temporal Pluviométrico no Sistema de Abastecimento Cantareira

Autores

  • Bruno Alberto Soares Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais
  • Matheus Soares Nametala Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Estado de Minas Gerais - Campus Bambuí
  • Brayan Rawlison Castoril Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Estado de Minas Gerais - Campus Bambuí
  • Marcos Diego Catalano Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Estado de Minas Gerais - Campus Bambuí
  • Ciniro Aparecido Leite Nametala Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Estado de Minas Gerais - Campus Bambuí

DOI:

https://doi.org/10.13037/ria.vol14n1.218

Resumo

Dois importantes aspectos do abastecimento público de água são a situação dos mananciais e o estudo da pluviometria que incide sobre estes. Neste trabalho é avaliada a aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) Perceptron Multi-Camadas (MLP) utilizando como objeto de aplicação os dados de pluviometria acumulada mensal oriundos do Sistema Cantareira. O treinamento da MLP foi realizado tomando-se por base as medições pluviométricas de outros cinco grandes sistemas brasileiros. Os resultados obtidos mostraram que foi possível cumprir o objetivo proposto e validar a MLP como alternativa válida à substituição, em casos oportunos, aos métodos de medição convencionais, em especial, os manuais como o pluviômetro.

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Publicado

31-05-2020

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