Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre - 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: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16733, 2025)
Este trabalho propõe e valida um pipeline em duas etapas para previsão de alerta de nevoeiro no cais de Porto Alegre. (i) Uma LSTM multivariada (Rede A) prevê, até 100 h à frente, variáveis meteorológicas com base em 318.000 dados (REDEMET [SBPA/SBPK, 2003–2024] e locais); (ii) Uma LSTM binária (Rede B) estima, para cada lead, a probabilidade de nevoeiro usando os previsores gerados pela Rede A. Em 9.000 simulações, a Rede B alcançou AUC = 0,936, recall = 90% e acurácia = 82,52% (7.131 verdadeiros negativos, 477 verdadeiros positivos, 1.471 falsos positivos, 41 falsos negativos), com falsos positivos concentrados entre 2–5 h sob umidade relativa elevada e vento fraco em cenário desbalanceado.