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Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Redes neurais artificiais e suas aplicabilidades : modelagem do valor da temperatura máxima na cidade de Castanhal
No atual contexto de aquecimento global, torna-se relevante analisar e modelar a Temperatura máxima do ar visando identificar os possíveis sinais ou evidências de tendências das mudanças climáticas, neste caso abordamos a cidade de Castanhal (Pará). A inteligência artificial tem sido utilizada com ê...
Autor principal: | SANTOS, Fernanda Kelly Martins dos |
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Grau: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
Publicado em: |
2018
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Assuntos: | |
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oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-6022020-05-16T17:21:26Z Redes neurais artificiais e suas aplicabilidades : modelagem do valor da temperatura máxima na cidade de Castanhal SANTOS, Fernanda Kelly Martins dos ROZAL, Edilberto Oliveira http://lattes.cnpq.br/1587055694481384 Redes neurais (Computação) Algorítmos Temperatura atmosférica Castanhal (PA) CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA No atual contexto de aquecimento global, torna-se relevante analisar e modelar a Temperatura máxima do ar visando identificar os possíveis sinais ou evidências de tendências das mudanças climáticas, neste caso abordamos a cidade de Castanhal (Pará). A inteligência artificial tem sido utilizada com êxito para modelar dados climáticos, por meio das Redes Neurais Artificiais (RNA). Entretanto, ainda é escassa a utilização das RNA para obtenção da previsão de temperatura disponível. Com isso, esta pesquisa apresenta estudos da série temporal da temperatura máxima (°C) acumulada no tempo com a utilização de redes neurais na tentativa de gerar modelos de previsões. Foi utilizada uma série obtida junto à Estação Meteorológica da cidade de Castanhal/PA de 2013 a 2017 de registros diários da temperatura máxima (°C) que originou a série acumulada diária. O objetivo neste estudo foi testar o desempenho, para previsões, dos modelos de redes neurais artificiais através do algoritmo de treinamento, Backpropagation. Os resultados mostram que o erro médio dos valores simulados fica em torno de 0,6 %, mostrando um desempenho aceitável do método aplicado. 2018-08-09T20:27:31Z 2018-08-09T20:27:31Z 2018-06-26 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação SANTOS, Fernanda Kelly Martins dos. Redes neurais artificiais e suas aplicabilidades : modelagem do valor da temperatura máxima na cidade de Castanhal. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) -- Campus Universitário de Castanhal, Universidade Federal do Pará, Castanhal, 2018. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/602. Acesso em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/602 Acesso Aberto 1 CD-ROM |
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Biblioteca Digital de Monografias - UFPA |
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No atual contexto de aquecimento global, torna-se relevante analisar e modelar a Temperatura máxima do ar visando identificar os possíveis sinais ou evidências de tendências das mudanças climáticas, neste caso abordamos a cidade de Castanhal (Pará). A inteligência artificial tem sido utilizada com êxito para modelar dados climáticos, por meio das Redes Neurais Artificiais (RNA). Entretanto, ainda é escassa a utilização das RNA para obtenção da previsão de temperatura disponível. Com isso, esta pesquisa apresenta estudos da série temporal da temperatura máxima (°C) acumulada no tempo com a utilização de redes neurais na tentativa de gerar modelos de previsões. Foi utilizada uma série obtida junto à Estação Meteorológica da cidade de Castanhal/PA de 2013 a 2017 de registros diários da temperatura máxima (°C) que originou a série acumulada diária. O objetivo neste estudo foi testar o desempenho, para previsões, dos modelos de redes neurais artificiais através do algoritmo de treinamento, Backpropagation. Os resultados mostram que o erro médio dos valores simulados fica em torno de 0,6 %, mostrando um desempenho aceitável do método aplicado. |
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