Streamflow Forecasting for the Dam Orós/Ce From Hydrometeorological Data Using Perceptrons

Abstract

The modeling of seasonal and interannual streamflow forecasting at northeastern Brazil represents a great relevance problem to the use and management of water resources; which demands greater prediction ability models. This is still a difficult task to solve due to the seasonal and interannual climate variability at the semi-arid region. This work presents the artificial neural networks (ANN) as an alternative for modeling the seasonal to interannual climate prediction,. For the development of this task the hydropraphic Oros weir Basin was chosen due to its importance as water resources in the State of Ceara. According to recent studies, the temperatures of the North Atlantic, South Atlantic and equatorial Pacific can be satisfactorily as predictors for the Northeast climate. The proposed model predicts, in July, the next rainy season (January to June) river flow regime. This time frame is of great relevance for the allocation of water resources. Among the studied models, those using the average temperature anomalies of April, May and June preceding the predicted year as input data showed the highest Nash-Suttcliffe efficiency (0.80).

Modelo Hidrológico Híbrido para Previsão de Vazões na Bacia do Rio Piracicaba-MG

“…Como paradigma neural foi empregado o Perceptron de múltiplas camadas, o qual, segundo Araújo et al (2015), é muito utilizado para a modelagem de fenômenos em engenharia. As RNAs foram do tipo retroalimentadas, possuindo uma camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída.…”

Desenvolvimento De Redes Neurais Artificiais Para Estimativa Das Vazões Diárias Na Bacia Do Rio Piracicaba5

“…As RNAs imitam o funcionamento do cérebro humano, por meio da aquisição de conhecimento em um processo de aprendizagem. A capacidade de extrair a relação entre as entradas e saídas de um processo, sem considerar os processos físicos que estão sendo explicitamente envolvidos, torna a RNA ferramenta capaz de resolver problemas complexos e não lineares, como é o caso da relação entre a chuva e a vazão em bacias hidrográficas, que depende de inúmeros fatores, como umidade inicial do solo, uso e manejo do solo, geomorfologia da bacia hidrográfica, evaporação, infiltração, distribuição e duração da chuva, entre outros (ARAÚJO; DANTAS NETO; SOUZA FILHO, 2015;GOVINDARAJU, 2000b).…”