Previsão de Cheias Sazonais para o Rio Negro Usando Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão com Aprendizado Baseado em Comitê - Maraes, Paula; Costa, Marly; Filho, Cicero (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2019)
A ocorrência das cheias sazonais dos rios afeta, principalmente, a população ribeirinha. Neste trabalho foram avaliados métodos capazes de prever o pico da cheia de rios, utilizando dois tipos de preditores: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Árvores de Decisão. Para o treinamento dos preditores, as variáveis foram selecionadas através da técnica de seleção escalar de características modificada a partir de um conjunto de dados das cheias do Rio Negro relativo ao período de 1951-2017. Para melhorar a generalização das Redes Neurais foram utilizadas as técnicas de regularização L 2 e parada antecipada, associadas a técnica bootstrap. Para melhorar a performance das árvores de decisão, métodos de aprendizado baseado em comitê (boosting e bagging), foram empregados. Esse artigo propõe ainda a classificação das cheias em faixas de valores. A eficiência dos preditores foi avaliada através do coeficiente de correlação de Pearson e da acurácia da classificação das cheias. As predições foram obtidas com 4,3,2 meses e 1 mês de antecedência em relação a ocorrência do pico da cheia. A melhor acurácia obtida na classificação em faixas foi de 85,07% com um mês de antecedência com relação ao pico da cheia, para o preditor RNA (parada antecipada e bootstrap).