REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA MENSAL DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESTADO DE MINAS GERAIS

  • MIchel Castro Moreira
  • Fernando Falco Pruski
  • Thiago Emanuel Cunha de Oliveira
  • Francisco de Assis de Carvalho Pinto
  • Demetrius David da Silva
Palavras-chave: Hidrologia, Hidráulica

Resumo

Dada à necessidade de se conhecer os valores da erosividade da chuva para qualquer localidade, tendo em vista o planejamento de uso de práticas para controle da erosão, e considerando a escassez dessas informações, no presente trabalho teve-se por objetivo desenvolver redes neurais artificiais (RNAs) para a estimativa mensal da erosividade da chuva no Estado de Minas Gerais. Utilizaram-se dados de erosividade da chuva, latitude, longitude e altitude de 268 estações pluviométricas situadas no Estado de Minas Gerais e em seu entorno. Foram treinadas 48 RNAs, considerando-se os índices de erosividade EI30 e KE>25 e duas metodologias de obtenção da energia cinética da precipitação. Na avaliação dos resultados obtidos com as RNAs desenvolvidas, utilizaram-se o coeficiente de determinação e o índice de confiança. A análise dos resultados possibilitou que se verificasse que as RNAs desenvolvidas são eficientes para estimativa mensal da erosividade da chuva, constituindo alternativa viável para a obtenção desses valores, para qualquer localidade do Estado de Minas Gerais.

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Como Citar
Moreira, M. C., Pruski, F. F., Oliveira, T. E. C. de, Pinto, F. de A. de C., & Silva, D. D. da. (1). REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA MENSAL DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESTADO DE MINAS GERAIS. REVISTA ENGENHARIA NA AGRICULTURA - REVENG, 17(1). https://doi.org/10.13083/reveng.v17i1.94
Seção
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