Emprego de redes neurais artificias para a modelagem chuva-vazão da bacia do rio das mortes

Abstract

Este trabalho avaliou o desempenho de um modelo empírico baseado em Redes Neurais Artificiais para a previsão de vazões diárias na Bacia do Rio das Mortes - MG. A metodologia de treinamento e validação da rede é apresentada e utiliza como variáveis de entrada dados pretéritos de precipitação e vazão. O modelo conceitual Sacramento foi calibrado para a mesma bacia durante o estágio acadêmico realizado pela autora no Centro de Hidráulica e Hidrologia Prof. Parigot de Souza (CEHPAR). Uma ferramenta de calibração automática foi utilizada para a calibração dos parâmetros do modelo, o qual tem como variáveis de entrada séries de evapotranspiração e de precipitação. Apesar de consistirem em modelos com características distintas, os resultados obtidos pela Rede Neural Artificial e pelo modelo Sacramento puderam ser comparados através de diversos índices de qualidade. Para o período analisado o modelo de RNA gerou resultados mais acurados. Conclui-se que fatores como o grau de detalhamento requerido, o tempo e os recursos computacionais disponíveis devem ser levados em consideração para a escolha de um modelo hidrológico