MODELAGEM PREDITIVA DE EXTRAVASAMENTO EM BACIA DE CONTENÇÃO DE EFLUENTES
Resumo
Apesar da complexidade de criar um modelo para o fenômeno de extravasamento em sistemas de contenção de efluentes, a modelagem preditiva é de extrema importância devido a sua capacidade funcional com ferramenta de suporte a decisão. Neste artigo foi desenvolvida e aplicada uma metodologia para modelagem preditiva em sistema de drenagem pluvial em área industrial utilizando aprendizado de máquina com o objetivo de indicar se a bacia de contenção extravasará no intervalo de 24 horas. As técnicas utilizadas foram k-nearest neighbors (KNN) e Random Forest (RF). Cenários e variações de técnicas de amostragem para o treinamento foram utilizados. Os melhores resultados foram obtidos a partir do algoritmo RF com emprego da técnica de reamostragem oversampling,undersampling e ROSE.
