Utilização de Redes Neo-Fuzzy Neuron para Predição de Vazões

A predição e modelagem da série de vazões de um rio é extremamente importante, não somente sob a ótica econômico energética, como também do ponto de vista da segurança das populações próximas a rios. O progresso no campo de identificação de sistemas vem contribuindo significativamente para a consistência e confiabilidade da modelagem de séries de vazões, e, desde a década passada, vem-se pesquisando muito a utilização de modelos baseados em redes neurais artificiais (RNA). Outro impulso nesta área foi a integração de lógica nebulosa às RNA, constituindo os modelos neuro-nebulosos. Dentre estes, as redes Neo-Fuzzy-Neuron vêm demonstrando sucesso no mapeamento de sistemas não-lineares. Neste trabalho as redes NFN são aplicadas à predição de vazões diárias, analisando-se a viabilidade da utilização de uma estrutura NFN única para modelagem dos perfis de vazões afluentes de todas as estações pertencentes a uma sub-bacia. Para a aplicação da metodologia foram utilizados, como estudo de caso, os dados diários de vazão de 15 estações da subbacia 46, sendo escolhida uma entre elas como referência para modelagem dos dados das demais. A série de referência escolhida apresenta período mais abrangente e completo. As redes NFN apresentaram excelentes resultados na predição de vazões para as estações estudadas. Além disso, a agregação de entradas Média Móvel (MA) melhorou significativamente os resultados apresentados pelos modelos puramente autoregressivos, principalmente no que diz respeito à validação. Pode-se constatar a viabilidade da obtenção de uma estrutura NFNARMA(p,q,np) única para modelagem de toda a sub-bacia 46.