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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.55.2017.tde-24112017-103742
Documento
Autor
Nombre completo
Rosangela Ballini
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 1996
Director
Tribunal
Romero, Roseli Aparecida Francelin (Presidente)
Andrade Filho, Alceu Gomes de
Camargo, Heloisa de Arruda
Título en portugués
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISAO CHUVA/VAZAO.
Palabras clave en portugués
Não disponível
Resumen en portugués
Redes Neurais Artificiais vêm sendo amplamente usada em uma variedade de áreas. Uma destas áreas é a previsão de séries temporais. Neste trabalho, uma investigação sobre a adequabilidade de usar os modelos de redes neurais conhecidos como Kohonen e Multi-Camadas com algoritmo Back-Propagation, na previsão de vazão, é realizada. Além disso, estes métodos são comparados com o Método dos Vizinhos Mais Próximos que tem sido utilizado para previsão de vazão. Uma análise comparativa é feita utilizando os dados da Bacia Hidrográfica do Rio Atibaia e os resultados mostram as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas utilizadas.
Título en inglés
Artificial neural networks for rainfall / flow forecasting
Palabras clave en inglés
Not available
Resumen en inglés
Artificial Neural Networks have been widely used in a variety of arcas. One of these arcas is time forecasting. In this work, neural network models known as Kohonen and Multi-layer perceptron with algorithm back-propagation are utilized in inflow forecasting. Moreover, these methods are compared with the nearest-neighbor method which have been utilized in inflow forecasting. A comparative analyze is made using the data of the Atibaia River basin and the results show the advantages and disadvantages of the techniques used.
 
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RosangelaBallini.pdf (81.21 Mbytes)
Fecha de Publicación
2017-11-24
 
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