Rede Neural Convolucional 1D aplicada à previsão da vazão no Rio Madeira

Felipe O Barino, Alexandre dos Santos Bessa

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570640893

Evento: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2020)

Keywords: aprendizado de máquinas redes neurais convolucionais séries temporais previsão

Abstract

Este trabalho apresenta um esquema de previsão multi-dia para vazão no Rio Madeira. O modelo preditivo é baseado em uma rede neural convolucional unidimensional. Para o projeto do modelo nós apresentamos uma análise da série temporal de vazão e turbidez no rio estudado. Esta analise indica que as séries têm período de 362 dias e estão 38 dias fora de fase (vazão atrasada). Além do mais, concluímos que ao usar a vazão e turbidez como entrada do modelo preditivo, este se torna ~5 vezes mais simples que o modelo utilizando apenas vazão.

Download