Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre
Resumo
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.Referências
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Publicado
12/11/2025
Como Citar
AZEVEDO, Lucas dos Santos; MANICA, Rafael; PUHL, Eduardo.
Previsão do Risco de Nevoeiro com Aprendizado Profundo: Estudo de Caso no Cais do Porto de Porto Alegre. In: ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DA REGIÃO SUL (ERAMIA-RS), 1. , 2025, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 148-151.
DOI: https://doi.org/10.5753/eramiars.2025.16733.
