Previsão da precipitação através de redes neuronais
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Uma previsão exacta da precipitação é um problema difícil para países dependentes da agricultura, como a Índia, para analisar a produtividade das culturas, a utilização dos recursos hídricos e o pré-planeamento dos recursos hídricos. Este livro apresenta questões relacionadas com a previsão de dados de precipitação diária, mensal e anual utilizando redes neuronais. Incorporamos vários modelos, como ARIMA, Rede Neural de Avanço (FFNN), Rede Neural de Função de Base Radial (RBFNN) e Rede Neural de Atraso Temporal (TDNN), para a previsão da precipitação. Todos os modelos f...
Uma previsão exacta da precipitação é um problema difícil para países dependentes da agricultura, como a Índia, para analisar a produtividade das culturas, a utilização dos recursos hídricos e o pré-planeamento dos recursos hídricos. Este livro apresenta questões relacionadas com a previsão de dados de precipitação diária, mensal e anual utilizando redes neuronais. Incorporamos vários modelos, como ARIMA, Rede Neural de Avanço (FFNN), Rede Neural de Função de Base Radial (RBFNN) e Rede Neural de Atraso Temporal (TDNN), para a previsão da precipitação. Todos os modelos foram implementados utilizando o software MATLAB. O objetivo do livro é utilizar o Algoritmo Genético (AG) para otimizar as tendências e os pesos da rede neural. Os resultados do modelo ARIMA são comparados com os resultados obtidos usando três modelos de redes neurais.
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