LSTMs Encoder-Decoders na Geração de Meteogramas Horários Multivariados para Brasília

Thomas Alexandre Da Silva, Geraldo P. Rocha Filho, André Luiz Serrano, Fábio Lúcio Lopes de Mendonça, Rodolfo Meneguette, Vinícius Gonçalves

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036714

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Meteorologia LSTM Seq2Seq EncDec

Abstract

Diversos setores se beneficiam de previsões meteorológicas, como o agronegócio, transporte e turismo, evidenciando seu valor socioeconômico. Nesta conjuntura, e considerando a crescente popularização das Redes Neurais Artificiais, é natural que se explore novos modelos preditivos. Destarte, este estudo propõe redes LSTM Encoder-Decoder para geração de previsões multivariadas em 24 horas para Brasília. Outrossim, visando performance ótima, testam-se variações hiperparamétricas em profundidade, dropout, largura de janelamento e bidirecionalidade. Dentre as variáveis previstas, estão: temperatura, umidade relativa, pressão atmosférica e irradiância solar.

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