{"id":614,"date":"2016-07-18T18:15:45","date_gmt":"2016-07-18T21:15:45","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=614"},"modified":"2016-07-18T18:15:45","modified_gmt":"2016-07-18T21:15:45","slug":"vol10-no3-art4","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol10-no3\/vol10-no3-art4\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise do Desempenho de Redes Neurais Artificiais no Preenchimento de Falhas em S\u00e9ries de Precipita\u00e7\u00e3o Di\u00e1ria"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> An\u00e1lise do Desempenho de Redes Neurais Artificiais no Preenchimento de Falhas em S\u00e9ries de Precipita\u00e7\u00e3o Di\u00e1ria<\/p>\n

Autores:<\/strong> Almeida, Maristela de Salles S.; Almeida, Ricardo Carvalho de<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Uma s\u00e9rie de dados de precipita\u00e7\u00e3o sem falhas \u00e9 de grande valia para o desenvolvimento de estudos e modelos em hidrologia. Por\u00e9m, nem sempre \u00e9 poss\u00edvel obter estas s\u00e9ries em perfeitas condi\u00e7\u00f5es. Portanto, s\u00e3o necess\u00e1rios m\u00e9todos capazes de fazer este preenchimento gerando o resultado mais acurado poss\u00edvel. Este trabalho analisa e compara o desempenho de Redes Neurais Artificiais para o preenchimento de falhas em s\u00e9ries de precipita\u00e7\u00e3o di\u00e1ria em duas localidades com regimes de precipita\u00e7\u00e3o distintos: em uma regi\u00e3o tropical, no Cear\u00e1, e em uma regi\u00e3o subtropical, no Paran\u00e1. Esta compara\u00e7\u00e3o \u00e9 feita atrav\u00e9s de medidas estat\u00edsticas e s\u00e3o utilizados outros dois m\u00e9todos para a corrobora\u00e7\u00e3o dos resultados: M\u00e9todo da Dist\u00e2ncia Inversa e Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla. A pesquisa mostra que as Redes Neurais Artificiais produziram resultados consideravelmente melhores na regi\u00e3o Subtropical do que na regi\u00e3o Tropical. Esses resultados tamb\u00e9m s\u00e3o obtidos quando os dados s\u00e3o submetidos ao M\u00e9todo da Dist\u00e2ncia Inversa e a Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> Redes neurais; precipita\u00e7\u00e3o di\u00e1ria; regress\u00e3o linear; preenchimento de falhas; hidrologia; meteorologia<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 6<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol10-no3-art4<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol10-no3-art4.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol10-no3-art4.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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