Modelagem e Predição temporal de Parâmetros de Qualidade de Água usando Redes Neurais Profundas

  • Anderson Almeida UFPA
  • Marcos Amaris UFPA
  • Bruno Merlin UFPA
  • Allan Veras UFPA

Resumo


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.

Palavras-chave: Monitoramento de qualidade da água, LTSM, MLP

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Publicado
30/06/2020
ALMEIDA, Anderson; AMARIS, Marcos; MERLIN, Bruno; VERAS, Allan . Modelagem e Predição temporal de Parâmetros de Qualidade de Água usando Redes Neurais Profundas. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 11. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 121-130. ISSN 2595-6124. DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2020.11026.