Redes neurais artificiais e relação ZR aplicadas à estimativa de chuva

Abstract

Resumo: Por meio deste trabalho apresenta-se a utilização de redes neurais artificiais, em particular as rede neurais com funções de base radial e perceptron de múltiplas camadas, além de uma terceira técnica que busca por uma nova relação ZR. O objetivo deste trabalho é comparar o desempenho das técnicas ao converter dados de refletividade de radar em taxa precipitação de chuva. As metodologias propostas são comparadas com a relação ZR de Marshall-Palmer. Todos os dados meteorológicos utilizados são provenientes do SIMEPAR através do radar meteorológico e uma rede de pluviômetros. Os resultados apresentam-se satisfatórios após alguns índices de comparação serem testados, como a raiz do erro médio quadrático que enquanto para a relação de Marshall-Palmer fornece o valor 6.139 para os dados de treinamento, a rede RBF retorna 2.789, a rede MLP 3.289 e a nova relação ZR 2.895. Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, Estimativa de Chuva, Relação ZR, Rede Neural RBF, Rede Neural MLP.