Governo Federal

Dados do Trabalhos de Conclusão

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
MÉTODOS NUMÉRICOS EM ENGENHARIA (40001016030P0)
Métodos Numéricos Aplicados à Detecção de Anomalias em Dados de Vazão
ALANA RENATA RIBEIRO
DISSERTAÇÃO
07/02/2014

Este trabalho tem como objetivo principal detectar possíveis anomalias em séries de dados de vazão. A análise da qualidade de dados hidrológicos é extremamente importante, pois todos os dados observados (monitorados) necessitam de tratamentos e processamentos básicos para que possam ser utilizados com confiabilidade. Por meio de técnicas utilizadas para a resolução de problemas de previsão e classificação, baseadas em redes neurais Self-Organizing Maps (SOM), Radial Basis Functions (RBF), e métodos de interpolações (smooth spline) de dados, busca-se apontar possíveis anomalias nas séries oriundas dos postos hidrológicos das sub-bacias de Porto Amazonas e União da Vitória do estado do Paraná, fornecidos pelo Sistema Meteorológico do Paraná (SIMEPAR). Os três métodos propostos retornaram resultados satisfató- rios, cumprindo o objetivo da pesquisa, entretanto, o projeto utilizado para a aplicação da rede neural RBF demonstrou capacidade superior de detecção de anomalias nas séries de vazão, em especial para a sub-bacia de Porto Amazonas que é considerada uma sub-bacia de resposta rápida a ocorrência de precipitação.

Vazão. Anomalias. Redes Neurais. Interpolação.
This work aims to detect possible anomalies in data flow series. Quality analysis of hydrological data is extremely important, because all the observed (monitored) data require basic treatments and processing so they can be used reliably. Through techniques used for solving prediction and classification problems, based on neural networks Self-Organizing Maps (SOM), Radial Basis Functions (RBF), and methods of interpolation (smooth spline) data, it was seeked to identify possible anomalies in the series from the hydrological stations of the sub-basins of Porto Amazonas and União da Vitória in Paraná state, provided by the Sistema Meteorológico do Paraná (SIMEPAR). The three proposed methods returned satisfactory results, fulfilling the purpose of the research, however, the project used for the application of RBF neural network demonstrated superior ability to detect anomalies in flow series, especially for the sub-basin of Porto Amazonas which is considered a rapid response sub-basin to precipitation events.
Flow. Anomalies. Neural Networks. Interpolation
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PORTUGUES
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ

Contexto

PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA
ABORDAGEM DE PROBLEMAS DA PESQUISA OPERACIONAL
-

Banca Examinadora

DEISE MARIA BERTHOLDI COSTA
Sim
Nome Categoria
PAULO HENRIQUE SIQUEIRA Docente
EDUARDO FELGA GOBBI Participante Externo

Vínculo

Bolsa de Fixação
Outros
Ensino e Pesquisa
Não