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文章基本信息

  • 标题:Uma abordagem computacional para preenchimento de falhas em dados micro meteorológicos
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  • 作者:Andreia Gentil Bonfante ; Thiago Meirelles Ventura ; Allan Gonçalves de Oliveira
  • 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:2013
  • 期号:27
  • 页码:61-70
  • 出版社:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental
  • 摘要:Estações micro meteorológicas utilizam equipamentos para captar dados sobre fenômenos climatológicos. Essa captação está sujeita a falhas e influências externas que ocasiona ausência de dados no conjunto de dados gerados. Técnicas matemáticas e computacionais são comumente usadas com o objetivo de preencher essas falhas nos dados. Este trabalho apresenta uma abordagem computacional que utiliza técnica de redes neurais, combinada com algoritmos genéticos, aplicada a dados reais com o objetivo de preencher falhas em séries de temperatura em uma região de cerrado no estado de Mato Grosso. Nos testes realizados, os coeficientes de correlação variaram entre 0,79 e 0,96 e o erro médio absoluto entre de 0,62 e 1,22, mostrando um bom desempenho da rede neural para uma série de dados com valores ausentes.
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