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Rainfall in Manaus, Amazonas results from a non-trivial combination of several variables and affects the population in many aspects, such as in economics and health. For these reasons, this work aimed at forecasting the annual precipitation volume in this city. Considering the Machine Learning perspective, we proposed more than 4.000 distinct models from which it was possible to highlight a neural network with F -score higher than 0.7 as the most appropriated model for this task. The results obtained can be used by authorities to mitigate damages caused by rainfall, for a better management of water resources and to plan rainfall dependent activities, such as agriculture. Resumo. As precipitações em Manaus, Amazonas decorrem de uma combinação não-trivial de diversas variáveis e afetam a população em muitos aspectos, como de natureza econômica e de saúde. Por estas razões, este trabalho teve como objetivo prever o volume anual de precipitações nesta cidade. Considerando a perspectiva do Aprendizado de Máquina, foram propostos mais de 4.000 modelos diversos, a partir dos quais foi possível eleger uma rede neural que obteve F -score superior a 0.7 como modelo apropriado. Os resultados obtidos podem ser utilizados por autoridades para minimização dos danos causados pelas chuvas, para um melhor manejo dos recursos hídricos e para planejamento de atividades dependentes da precipitação, a exemplo da agricultura.

Previsão Anual de Precipitações em Manaus, Amazonas: Um comparativo de técnicas de Aprendizado de Máquina