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文章基本信息

  • 标题:UM ESTUDO COMPARATIVO DOS MODELOS BOX-JENKINS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DE VAZÕES E PRECIPITAÇÕES PLUVIOMÉTRICAS DA BACIA ARAGUAIA, TOCANTINS, BRASIL
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  • 作者:Camil Wadih Salame ; Joaquim Carlos Barbosa Queiroz ; Everaldo Barreiros de Souza
  • 期刊名称:Revista Brasileira de Ciências Ambientais
  • 印刷版ISSN:1808-4524
  • 电子版ISSN:2176-9478
  • 出版年度:2019
  • 期号:52
  • 页码:28-43
  • DOI:10.5327//Z2176-947820190444
  • 出版社:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental
  • 摘要:Estudar a variabilidade dos parâmetros hidroclimáticos locais em baciashidrográficas é importante para melhorar o gerenciamento dos recursos hídricos.Para tal, foram utilizados o modelo estatístico baseado na metodologia Box-Jenkins, adotado por muitas empresas na análise de séries temporais, inclusivetodo o setor elétrico brasileiro, e a tecnologia de redes neurais, que se apresentacomo poderosa ferramenta para previsões. Na comparação entre as duas técnicas,foram utilizadas observações de médias mensais de duas estações meteorológicasda Bacia Araguaia-Tocantins, Brasil, uma de vazões mensais (m3/s) e outra deprecipitações pluviométricas mensais (mm), da Agência Nacional de Águas (ANA),com registros contínuos nos períodos de 1969 a 2017 e 1974 a 2017. As previsõesforam testadas para 12 e 24 meses. Uma comparação entre os dois métodos,usando o teste de hipótese a partir de intervalos de confiança de 95%, mostrouque não houve diferenças estatisticamente significativas nas previsões individuaistanto de precipitações pluviométricas como de vazões. Entretanto, o uso do rootmean square error (RMSE) mostrou que o método de Box-Jenkins apresentamelhores resultados. A maior dificuldade nesse método é na construção domodelo, sobretudo em séries com alta variabilidade. O método de redes neurais,em geral, consome mais tempo computacional em relação ao Box-Jenkins.
  • 关键词:variáveis climáticas; previsões; séries temporais; perceptron multicamada; raiz do erro quadrático médio.
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