Open Access[ARTIGO RETRATADO] REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS À PREVISÃO DE ENCHENTES PARA REGIÃO DO PANTANAL NO MATO GROSSO DO SUL
Author(s) -
Márcia Ferreira Cristaldo,
Leandro de Jesus,
Paulo Tarso de Oliveira,
Celso Correia de Souza,
Hevelyne H. G. Viganó,
Carlos Roberto Padovani
Publication year - 2020
Publication title -
geociências
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.226
H-Index - 18
eISSN - 1980-900X
pISSN - 0101-9082
DOI - 10.5016/geociencias.v39i1.13644
Subject(s) - humanities , mathematics , physics , philosophy
Desde 1941 existe relatos de enchentes na cidade de Aquidauana e Anastácio. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo prever enchentes na área urbana da cidade de Aquidauana, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O modelo de RNA proposto foi o Perceptron Multi Camadas (MLP), sendo usados os dados de cotas do rio Aquidauana e da precipitação acumulada do período de 1953 a 2007 em pontos da bacia do rio a montante da cidade de Aquidauana. Para reduzir o número de dados meteorológicos e melhor explicar a variância da matriz de observações, foi aplicada aos dados a técnica de Análise de Componentes Principais (ACP), com o cálculo do coeficiente de correlação r. Os melhores resultados dos coeficientes de correlação foram para um e três dias de antecedência de previsão, com os valores de r iguais a 97% e 86%, respectivamente. Os resultados indicaram que as RNAs forneceram meios confiáveis de detectar o risco de enchentes na cidade de Aquidauana, com previsão de até cinco dias de antecedência.