Estratégia Evolutiva para Parametrização de Modelos de Previsão: Um Estudo de Caso com Níveis Máximos Mensais do Rio Xingu em Altamira/PA - Vieira, Alen Costa; Pessin, Gustavo (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2016: Anais do VII Workshop de Computação Aplicada a Gestão do Meio Ambiente e Recursos NaturaisDO - 10.5753/wcama.2016.9549, 2016)
O uso adequado de métodos de previsão pode auxiliar na prevenção, no gerenciamento e no planejamento de situações críticas. Métodos de previsão de variáveis de interesse podem ser endereçados como problemas de previsão de séries temporais. A previsão de séries temporais apresenta algumas questões em aberto, correntemente estudadas, entre estas questões estão (1) como definir o tamanho ótimo da janela de entrada do método de previsão e (2) como definir os conjuntos de variáveis (outras séries temporais) que impactam no modelo. Neste artigo, apresentamos como um algoritmo evolutivo pode ser empregado para escolher as variáveis climáticas e o tamanho dessas janelas para aumentar a precisão do modelo preditivo. O algoritmo evolutivo é empregado em um estudo de caso considerando níveis máximos do rio Xingu utilizando 18 diferentes séries temporais de variáveis climáticas. Mostramos também como configurações do algoritmo evolutivo podem levar a resultados mais consistentes.