Pré-processamento de Dados de Baixa Estatística e sua Aplicação na Previsão por Redes Neurais da Atenuação por Chuvas em Enlaces de Comunicação Via Satélite

Gilson A. Alencar, L. P. Calôba

DOI: 10.14209/sbrt.2000.5180220

Evento: XVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2000)

Keywords:

Abstract

"A rede neural artificial implementada para realizar a previs\u00e3o de atenua\u00e7\u00e3o por chuvas em enlaces de comunica\u00e7\u00e3o via sat\u00e9lite tem mostrado resultados bastante promissores. Ap\u00f3s uma an\u00e1lise comparativa com alguns modelos fenomenol\u00f3gicos, verificou-se que a rede neural tem capacidade de estimar a atenua\u00e7\u00e3o com razo\u00e1vel precis\u00e3o. No entanto, o pequeno n\u00famero de experimentos dispon\u00edveis dificulta a obten\u00e7\u00e3o de uma distribui\u00e7\u00e3o adequada dos dados entre os conjuntos de treinamento e teste, passo fundamental para garantir um processo de aprendizagem da rede neural preciso e confi\u00e1vel. Para contornar esta dificuldade, este trabalho apresenta um processo de agrupamento de base estat\u00edstica que permite obter tais conjuntos de forma adequada para um treinamento eficaz. Ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o deste processo, os problemas inerentes \u00e0 distribui\u00e7\u00e3o de dados deixaram de ser observados, o treinamento da rede tornou-se mais est\u00e1vel e os resultados muito mais precisos e confi\u00e1veis."

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