Título: PREVISÃO DE VAZÃO FLUVIAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E O MÉTODO DE BOX & JENKINS
Autores: Batista, André Luiz França; Sáfadi, Thelma; Lacerda, Wilian Soares
Resumo: O presente trabalho investiga duas metodologias distintas para realizar previsão de séries temporais de vazões fluviais. Foram construídos modelos originados do método de Box & Jenkins, e também modelos baseados na técnica de Redes Neurais Artificiais. Os modelos propostos foram empregados para prever valores futuros da série histórica de vazões naturais do Rio Grande. Os dados da série temporal foram coletados na seção de controle no posto fluviométrico de Madre de Deus de Minas, MG. Posteriormente foi feita uma análise comparativa entre ambas as técnicas empregadas no prognóstico da série temporal. Os resultados obtidos na comparação mostram que cada metodologia pode ser ajustada adequadamente ao conjunto de observações em estudo, entretanto cada técnica possui vantagens e desvantagens.
Palavras-chave: Redes neurais artificiais; Agrometeorologia; Previsão de séries temporais
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-007
Artigo em PDF: 007_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 007_CBRN2009.bib