Previsão Futura de Séries Temporais Meteorológicas no Cais do Porto de Porto Alegre Usando Aprendizado Profundo com Redes Neurais LSTM - Azevedo, Lucas dos Santos; Manica, Rafael; Puhl, Eduardo (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este estudo avalia um modelo LSTM para previsão intradiária (até 100 horas à frente) de variáveis meteorológicas no cais do porto de Porto Alegre. O modelo foi treinado com janelas de 100 lags, utilizando um conjunto de 306.250 dados da API-REDEMET/SBPA–SBPK (2003–2024) e 12.589 medições in loco no porto (2021–2024). Nos testes comparativos, o LSTM superou a API Tomorrow.io (RMSE 11,93 vs. 22,37; MAE 9,48 vs. 20,59) e o WRF (jan/2022) em todas as variáveis analisadas. Os resultados demonstram a viabilidade e a vantagem de modelos LSTM ajustados localmente para previsões de curto e médio prazo em ambientes portuários, configurando-se como alternativa confiável a abordagens comerciais.