Análise de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina para Previsão de Precipitações para Utilização na Agricultura Familiar

  • Iago Magalhães de Mesquita IFCE
  • Francislane Teles Carneiro IFCE
  • Sarah Frota Alves IFCE
  • Leonardo Tabosa Albuquerque IFCE
  • Francisco Aldinei Pereira Aragão IFCE

Abstract


This work proposes an analysis of data from meteorological elements such as: total precipitation (mm), atmospheric pressure at the station level (mb), air temperature - dry bulb (°c), relative humidity (%), direction (°gr), wind speed (m/s), seeking to predict precipitation and test Machine Learning models that best adapt to the data set used, namely: K-Nearest Neighbor (KNN), decision and the Multilayer Perceptron (MLP) neural network, with the objective of identifying the best model applied to rainfall forecasting applied in the region of Sobral-CE. In order to help small and medium agricultural producers, which are intrinsically related to the economic aspects of the region, which suffers from droughts and need to manage their water resources. In view of the models used, we had as a result that the decision tree obtained the best result with a hit rate of 99,995%, and the MLP of 99,693%, whereas the KNN obtained only 76,726%.

References

Qual a participação do agronegócio no PIB brasileiro?. [S. l.], Apr 06 2021. Disponível em: [link].

PIB do agronegócio brasileiro. [S. l.] Março de 2022. Disponível em: [link].

Ramalho, Maria. A fragilidade ambiental do Nordeste brasileiro: o climasemiárido e as imprevisões das grandes estiagens. Sociedade e Território, Natal-RN, v. 25, n. 2, p. 104-115, 1 dez. 2013.

Rafaela dos Santos Sousa, Elloá B. Guedes, Maria Betânia Leal de Oliveira . Comparação de Técnicas de Aprendizagem de Máquinas para Previsão de Precipitações em Manaus . Em ENCOSIS 2018 , 2018.

Pengcheng Zhang, Yangyang Jia, Jerry Gao, Wei Song, Hareton Leung, "Short-term Rainfall Forecasting Using Multi-layer Perceptron", IEEE Transactions on Big Data, v. 6, p. 93 - 106, 19 Sep. 2018 .

Zhang, Xiaobo et al. Annual and Non-Monsoon Rainfall Prediction Modelling Using SVR-MLP: An Empirical Study From Odisha. IEEE Acess, [S. l.], v. 8, p. 30223-30233, 10 fev. 2020.

Géron, Aurélien. Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes. [S. l.: s. n.], 2021.

Grus, Joel. Data Science do zero - Primeiras regras com o Python. [S. l.: s. n.], 2016.
Published
2022-09-28
MESQUITA, Iago Magalhães de; CARNEIRO, Francislane Teles; ALVES, Sarah Frota; ALBUQUERQUE, Leonardo Tabosa; ARAGÃO, Francisco Aldinei Pereira. Análise de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina para Previsão de Precipitações para Utilização na Agricultura Familiar. In: REGIONAL SCHOOL ON COMPUTING OF CEARÁ, MARANHÃO, AND PIAUÍ (ERCEMAPI), 10. , 2022, São Luís/MA. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 179-187. DOI: https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226472.