Proposta de um Método para Previsão de Cheias Sazonais Utilizando Redes Neurais Artificiais: Uma Aplicação ao Rio Amazonas

Esse trabalho discute a aplicação de um novo método para previsão de cheias sazonais de rios, utilizando redes neurais artificiais com as seguintes variáveis de entrada: índices climáticos e o nível do próprio rio, avaliado meses antes da ocorrência do pico da cheia. Um novo método para seleção das variáveis mais relevantes para a predição é proposto. Para o treinamento da rede neural são utilizados dois métodos para melhorar a generalização das mesmas, parada antecipada e regularização. O melhor resultado de predição obtido foi com três variáveis e resultou num índice de correlação de predição de rp = 0,755.