Uma abordagem usando redes neurais artificiais para a previsão de curto prazo de altura de ondas marítimas em região portuária - Paspaltzis, Vanessa Colla; Calheiros, Alan James Peixoto (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2023)
Este estudo utilizou a rede neural artificial LSTM para previsão de curto prazo da altura de ondas em região portuária, usando dados coletados in situ e de imagens de satélite. Em primeiro momento, foi realizada análise exploratória dos dados e verificada uma associação assíncrona entre altura de ondas, temperatura de brilho do topo das nuvens e intensidade dos ventos na área de estudo (Terminal da Unitapajos). Três experimentos foram realizados variando os parâmetros de entrada da rede neural artificial. Os resultados sugerem que tanto os dados de ventos como de temperatura de brilho no infravermelho podem ser usados como precursores de eventos de altura de ondas mais significativos no local, aumentando a precisão das previsões. No entanto, novos experimentos serão necessários para reduzir erros e gerar previsões com confiabilidade suficiente para as operações portuárias.