Modelagem e Predição temporal de Parâmetros de Qualidade de Água usando Redes Neurais Profundas - Almeida, Anderson; Amaris, Marcos; Merlin, Bruno; Veras, Allan (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2020: Anais do XI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos NaturaisDO - 10.5753/wcama.2020.11026, 2020)
A qualidade da água está diretamente relacionada com o seu nível de poluição, e para isso, é necessário o monitoramento para identificar as características físicas, químicas e biológicas, considerando a legislação vigente. Este artigo apresenta a comparação dos modelos de rede neural Long-Short Term Memory (LSTM) e Perceptron Multilayer (MLP) para predizer os parâmetros pH, OD, DBO, Fósforo e Turbidez da qualidade da água. Foram usadas as métricas de erro RMSE e MSE, quando as redes neurais são configuradas com 10, 25 e 50 neurônios. A rede LSTM apresentou um RMSE médio de 0,134, MSE médio de 0,035 e MAPE médio de 13,49. A rede MLP apresentou RMSE médio de 0,085, MSE médio de 0,01 e MAPE médio de 13,03. Os resultados do experimentos visam contribuir com o processo de monitoramento da qualidade da água e auxiliar o planejamento da gestão hídrica através do modelo de aprendizado de máquina adequado para predição dos parâmetros.