Previsão de vazões totais para horizonte de médio prazo via modelagem guiada por dados

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X87856

Palavras-chave:

Previsão de afluências, Aprendizado de máquina, Weka, Operação de reservatório

Resumo

Este trabalho apresenta a aplicação de redes neurais artificiais (RNA), algoritmo dos k-vizinhos mais próximos (KNN) e máquinas de regressão por vetores de suporte (SVR) para modelar a previsão de vazões afluentes ao reservatório de Sobradinho, na Bahia. Utilizando o software Weka, seis formulações foram testadas para previsões de 3 meses, com dados divididos em esquemas de validação cruzada e calibração-validação. A eficiência foi avaliada pelo coeficiente de Nash-Sutcliffe, destacando a superioridade da SVR. A inclusão de atributos como vazão média e precipitação melhorou as eficiências. O modelo usando KNN com 13 vizinhos foi incorporado à uma estratégia de otimização estocástica implícita aprimorada para a operação do reservatório. Este modelo foi comparado a outros métodos de operação, mostrando superioridade no índice de vulnerabilidade.

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Biografia do Autor

Rute Santos Porto Lima, Universidade Federal de Sergipe

Estudante de Engenharia Civil na Universidade Federal de Sergipe

Alcigeimes Batista Celeste, Universidade Federal de Sergipe

Professor Associado de Engenharia Civil na Universidade Federal de Sergipe

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Publicado

2025-03-31

Como Citar

Lima, R. S. P., & Celeste, A. B. (2025). Previsão de vazões totais para horizonte de médio prazo via modelagem guiada por dados. Ciência E Natura, 47, e87856. https://doi.org/10.5902/2179460X87856

Edição

Seção

Matemática