Estudo Comparativo entre as Redes Neurais Artificiais MLP e RBF para Previsão de Cheias em Curto Prazo

Abstract

Previsão de vazão ou dos níveis de um rio é um dos campos mais importantes da Hidrologia. A previsão em curto prazo do nível de um rio é uma das maneiras mais eficazes na diminuição dos impactos causados por eventos críticos de cheia. Esta pesquisa teve como objetivo a modelagem e validação de Redes Neurais Artificias (RNA) MLP e RBF para a previsão de cheias em curto prazo em um ponto do rio Itajaí-Açu localizado no município de Rio do Sul – SC, para posterior comparação dos resultados obtidos pelos modelos. O desempenho das RNAs é analisado através de três medidas estatísticas: CE, RMSE e MAPE. Os resultados indicam um desempenho satisfatório, tanto do MLP como da RBF para previsões com 6 horas de antecedência. Os resultados indicam também que a rede MLP é rede que obteve melhor desempenho, no entanto, a rede RBF também pode ser considerada uma boa alternativa para previsão de cheias em rios.