MODELAGEM PREDITIVA DE LINHA DE COSTA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

RODRIGO MIKOSZ GONÇALVES, LEANDRO DOS SANTOS COELHO, CLÁUDIA PEREIRA KRUEGER, BERNHARD HECK

Abstract


Estudar modelagens através de dados geodésicos temporais com a possibilidade de predizer a posição de linha de costa  é uma tarefa importante e pode auxiliar significativamente na gestão costeira. A área de estudo neste trabalho se refere ao
município de Matinhos no estado do Paraná, Brasil. As linhas de costa temporais utilizadas para testar a modelagem preditiva são provenientes respectivamente da fotogrametria analógica para anos 1954, 1963, 1980, 1991 e 1997 e de
levantamentos geodésicos utilizando GPS (Global Position System) para 2001, 2002, 2005 e 2008 (como controle). Dois testes com as redes neurais artificiais foram organizados mudando alguns parâmetros como: arquitetura, número de
neurônios nas camadas ocultas e algoritmos de treinamentos. Quando comparados o valor dos resíduos entre a predição e a linha de costa de controle, os melhores resultados estatísticos indicam que o MAPE (mean absolute percentage error) são
0,28% utilizando a rede neural parcialmente recorrente de Elman com o algoritmo de treinamento quase-Newton e 0,46% para o caso da rede neural perceptron multicamadas com o algoritmo de treinamento utilizando o método Bayesiano com
regularização.

Keywords


Mapeamento Costeiro; Modelagem Preditiva; Linha de Costa; Redes Neurais Artificiais



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