Gerenciamento de estudos de previsão de vazões com módulo de consultas avançadas

• Processo: 11/09178-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2012
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Engenharia Hidráulica
• Pesquisador responsável: Ieda Geriberto Hidalgo
• Beneficiário: Ieda Geriberto Hidalgo
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Modelos hidrológicos Vazão de água Modelos matemáticos Regressão linear Redes neurais (computação) Análise de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Previsão de Vazões | qualidade de dados | Redes Neurais Artificiais | Regressão Linear | Simulação Hidrológica | Gerenciamento de Recursos Hídricos

Resumo

Este projeto de pesquisa visa desenvolver uma metodologia para gerenciamento de estudos de previsão de vazões com um módulo específico para a criação de consultas avançadas. A metodologia será implementada com a finalidade de torna-se uma ferramenta que auxilie pesquisadores e profissionais das áreas de Engenharia Civil, Engenharia Elétrica, Matemática, Estatística e Computação. A ferramenta será composta por cinco modelos matemáticos já existentes que baseiam-se em: regressão linear, redes neurais artificiais e simulação hidrológica. Os modelos a serem utilizados prevêem vazões diárias e mensais para usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional - SIN. O objetivo principal da metodologia proposta é facilitar a análise de resultados de previsores de vazões e comparar diferentes modelos desenvolvidos para o mesmo fim. Espera-se, melhorar a precisão das vazões afluentes previstas, utilizadas como entrada aos modelos computacionais do Setor Elétrico Brasileiro - SEB para o planejamento e a programação de usinas hidrelétricas. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

IVETTE LUNA; IEDA G. HIDALGO; PAULO S.M. PEDRO; PAULO S.F. BARBOSA; ALBERTO L. FRANCATO; PAULO B. CORREIA. FUZZY INFERENCE SYSTEMS FOR MULTI-STEP AHEAD DAILY INFLOW FORECASTING. Pesquisa Operacional, v. 37, n. 1, p. 129-144, 2017-01-00. (11/09178-1)