Hydrological forecast in Macaé river basin with neural networks (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2022)
Background, A previsão hidrológica é uma ferramenta valiosa no tratamento de problemas socioambientais, podendo ser utilizada em sistemas de alerta de desastres naturais e auxiliar na formulação de políticas públicas.Este trabalho apresenta a aplicação de um modelo hidrológico baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA). A variável modelada foi o estágio de inundação da estação fluviométrica Fazenda Airis, localizada na bacia do rio Macaé.Para tanto, os conjuntos de dados utilizados são compostos por registros diários de vazões e estações pluviométricas entre 2010 a 2013, disponibilizados pela Agência Nacional de Águas (ANA) e pelo Sistema de Alerta de Inundação do INEA (Instituto Estadual do Meio Ambiente do Rio de Janeiro).A metodologia adotada investiga a influência das variáveis de entrada e da arquitetura da RNA no desempenho dos modelos.Resultados, Os resultados obtidos foram considerados muito satisfatórios e suportam a proposição do potencial das Redes Neurais Artificiais para previsões hidrológicas. Constatou-se que dos 189 modelos criados, 42,3% tinham o coeficiente de determinação R2 acima de 0,80.Conclusões, A melhor RNA desenvolvida recebeu dados diários de seis estações pluviométricas e uma estação fluviométrica, obtendo para as métricas R2 e MAE os valores de 0,88, 7,03 cm, respectivamente.Por fim, os resultados foram comparados com trabalhos relacionados e são semelhantes ou superiores mesmo com séries temporais mais curtas.