@article{Morgan Uliana_David da Silva_Castro Moreira_dos Reis Pereira_Bueno Pereira_Terra de Almeida_2018, title={DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DAS VAZÕES DIÁRIAS NA BACIA DO RIO PIRACICABA5}, volume={23}, url={https://irriga.fca.unesp.br/index.php/irriga/article/view/2740}, DOI={10.15809/irriga.2018v23n4p756-772}, abstractNote={<p><strong>DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DAS VAZÕES DIÁRIAS NA BACIA DO RIO PIRACICABA<sup>5</sup> </strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>EDUARDO MORGAN ULIANA<sup>1</sup>; DEMETRIUS DAVID DA SILVA<sup>2</sup>; MICHEL CASTRO MOREIRA<sup>3</sup>; DONIZETE DOS REIS PEREIRA<sup>4</sup>; SILVIO BUENO PEREIRA<sup>2</sup> E FREDERICO TERRA DE ALMEIDA<sup>1</sup></strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><em><sup>1</sup></em><em>Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA), Avenida Alexandre Ferronato, CEP.: 78557-267, Sinop – MT, Brasil, e-mail: morganuliana@ufmt.br, fredterr@gmail.com.</em></p> <p><em><sup>2</sup></em><em>Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Engenharia Agrícola, Avenida Peter Henry Rolfs, CEP.: 36570-900, Viçosa – MG, Brasil, e-mail: demetrius.ufv@gmail.com.</em></p> <p><em><sup>3</sup></em><em>Universidade Federal do Oeste da Bahia, Centro das Ciências Exatas e das Tecnologias, Rua Professor José Seabra de Lemos, CEP.: 47808-021, Barreiras – BA, Brasil, e-mail: michelcm@gmail.com.</em></p> <p><em><sup>4</sup></em><em>Universidade Federal de Viçosa (UFV), Instituto de Ciências Agrárias, Rodovia LMG 818, km 06, Florestal – MG, Brasil, e-mail: donizete.pereira@ufv.br.</em></p> <p><em>5O artigo é referente ao capítulo 3 da tese de doutorado do primeiro autor.</em></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>1 RESUMO</strong></p> <p><strong> </strong></p> <p>As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são uma alternativa na modelagem hidrológica para a estimativa das vazões dos cursos de água a partir de dados hidrometeorológicos. O objetivo do trabalho foi desenvolver Redes Neurais Artificiais para estimar as vazões diárias na bacia hidrográfica do rio Piracicaba, Minas Gerais. O estudo foi realizado em três seções de monitoramento de vazão da bacia do rio Piracicaba, localizada no Estado de Minas Gerais - Brasil. No desenvolvimento das RNAs foram realizados a coleta e seleção dos dados; a definição da arquitetura da rede; e o treinamento e validação das redes desenvolvidas. A maior parte das RNAs desenvolvidas apresentou coeficiente de Nash-Sutcliffe maior que 0,80 o que permitiu classificar os modelos como bons para a estimativa das vazões. Com base nos resultados, pode-se concluir que as RNAs são adequadas para a estimativa das vazões diárias na bacia do rio Piracicaba e podem ser empregadas na estimativa de eventos extremos e no gerenciamento dos recursos hídricos.</p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>Palavras-Chave: </strong>modelo empírico inteligência artificial, modelagem hidrológica.</p> <p><strong> </strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>ULIANA, E. M.; SILVA, D. D.; MOREIRA, M. C.; PEREIRA, D. R.; PEREIRA, S. B.; ALMEIDA, F. T.</strong></p> <p><strong>ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR DAILY FLOW ESTIMATES </strong><strong>IN THE PIRACICABA RIVER BASIN</strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>2 ABSTRACT</strong></p> <p><strong> </strong></p> <p>Artificial neural networks (ANNs) have been used alternatively in hydrologic modeling to estimate accurately watercourse flows based on hydrometeorological data. This study developed artificial neural networks to estimate daily flows in Piracicaba river basin, in Minas Gerais state (Brazil). For this, we used three runoff-monitoring sections of the Piracicaba river basin, with an area of 5,304.0 km<sup>2</sup>, and located in the State of Minas Gerais – Brazil. For designing the ANNs to estimate daily flows, we adopted the following steps: data collection and selection, network architecture definition, training and validation of results. The results showed that ANNs are adequate to estimate daily flows in Piracicaba river basin.</p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>Keywords</strong>: empirical model, artificial intelligence, hydrologic modeling.</p>}, number={4}, journal={IRRIGA}, author={Morgan Uliana, Eduardo and David da Silva, Demetrius and Castro Moreira, Michel and dos Reis Pereira, Donizete and Bueno Pereira, Silvio and Terra de Almeida, Frederico}, year={2018}, month={dez.}, pages={756–772} }