Proposta de aprimoramento da relação Z-R de estimativa de precipitação utilizando aprendizagem de máquina

  • Fernanda F. Verdelho UFPR / SIMEPAR
  • Marco A. Z. Alves UFPR
  • Luiz E. S. Oliveira UFPR
  • Cesar Beneti SIMEPAR

Resumo


Apresentamos neste artigo uma proposta de uso e otimização de algoritmos de aprendizagem de máquina, tais como Random Forest e Gradient Boosting, para melhorar o desempenho e acurácia da Estimativa Quantitativa de Precipitação (QPE), utilizando dados provenientes de radar meteorológico e estações pluviométricas.

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Publicado
18/04/2022
VERDELHO, Fernanda F.; ALVES, Marco A. Z.; OLIVEIRA, Luiz E. S.; BENETI, Cesar. Proposta de aprimoramento da relação Z-R de estimativa de precipitação utilizando aprendizagem de máquina. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 22. , 2022, Curitiba. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 65-66. ISSN 2595-4164. DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2022.19164.