Tipo de trabalho: Tese de Doutorado 

Instituição: Instituto de Engenharia da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp/SP)

Ano: 2003

Autora: Carla Silva da Silva

Resumo:

Este trabalho investiga a utilização de um modelo de redes neurais artificiais na previsão da demanda horária de água em sistemas urbanos de abastecimento. A área de estudo esta localizada na região metropolitana de São Paulo, denominada Alça Leste. Uma das grandes dificuldades na previsão das vazões é a presença da sazonalidade devido aos períodos de cheia e seca do ano, característica forte nesta região. Por este motivo, optou-se neste estudo dividir a série de dados de entrada para melhor caracterizar esses períodos. O algoritmo de otimização usado é o gradiente conjugado escalonado, um método de segunda ordem proposto por Moller em 1993. A escolha de utilizar a técnica de RNA's para o cálculo da demanda horária de água se deu pelo fato que em relação às técnicas de séries temporais do tipo Box-Jenkins, as Redes Neurais Artificiais (RNA's) calibram com período de tempo menor, alcançando resultados praticamente iguais.