Uma abordagem tolerante a falhas para a previsão de desastres naturais baseada em IoT e aprendizado de máquina

Abstract

Ao meu Filho, Miguel Furquim Benincasa, por ter cedido seu tempo com o pai para que este trabalho fosse concluído. Você merece todo meu tempo, carinho e amor e, agora, vai tê-los de volta.À Micheli de Oliveira Chicaroni, apesar de pouco tempo, que parece voar ao seu lado, você se tornou uma pessoa muito especial na minha vida. Obrigado por todo o suporte e compreensão. Você fez minha volta fazer sentido. Te amo! Aos meus amigos e companheiros do Intermídia e

Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe

“…Nesse ponto 6 -Ponto do Cristo, quando o rio está acima de 200 centímetros -dois metros -, considera-se o risco de enchentes. Esse valor foi determinado por um estudo nesse mesma região da nossa análise relatado no trabalho de (FURQUIM, 2017). A Figura 8 demostra em detalhes como a altura do nível do rio varia diariamente.…”