Avaliação de Desempenho Utilizando Diferentes Arquiteturas de Aprendizagem Profunda a Partir de Dados Relacionados a Precipitação Pluviométrica Coletados por Estação Meteorológica Automática

  • Roney Nogueira de Sousa IFCE
  • Rhyan Ximenes de Brito IFCE
  • Janaide Nogueira de Sousa Ximenes FIED

Resumo


As chuvas exercem um importante papel no contexto social por trazerem a possibilidade de planejamento para o cultivo e colheita de várias culturas alimentares. Dessa forma o estudo teve como finalidade a predição de precipitações pluviométricas através da aplicação das Redes Neurais Convolucionais. Para a metodologia utilizou-se de uma base de dados colhida por uma estação meteorológica automática e da aplicação das arquiteturas LeNet, VGGNet e ResNet, assim como das técnicas k-fold, SMOTE e normalização z-score. Os resultados demonstraram que a arquitetura VGGNet obteve a melhor taxa média de acerto com 91,53%, quanto a especificidade e taxa de falso positivo a LeNet obteve os melhores resultados com 95,23% e 4,77% respectivamente.

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Publicado
23/11/2021
SOUSA, Roney Nogueira de; BRITO, Rhyan Ximenes de; XIMENES, Janaide Nogueira de Sousa. Avaliação de Desempenho Utilizando Diferentes Arquiteturas de Aprendizagem Profunda a Partir de Dados Relacionados a Precipitação Pluviométrica Coletados por Estação Meteorológica Automática. In: ENCONTRO UNIFICADO DE COMPUTAÇÃO DO PIAUÍ (ENUCOMPI), 14. , 2021, Picos. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 168-175. DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2021.17768.