PREVISÃO DA VAZÃO AFLUENTE MENSAL DO RIO SÃO FRANCISCO USANDO-SE REDES DE ELMAN

Résumé

Este artigo apresenta resultados de previsão da vazão afluente mensal do Rio São Francisco, que alimenta a usina de Sobradinho, usando-se redes neurais de Elman (RNA). As redes neurais de Elman utilizadas foram preparadas com o objetivo de receber como entrada amostras da série temporal da vazão afluente do Rio São Francisco deslocadas mês a mês. Para tal, nas camadas de entrada das referidas redes incluiu-se uma estrutura de atraso para que as redes recebessem os dados a serem processados em períodos de cinco anos, defasados mês a mês. A estrutura neural de Elman utilizada nesse trabalho é composta por até três camadas escondidas e uma camada de saída. Os dados usados para treinamento da rede foram os da série temporal das vazões afluentes medidas entre 1931 e 1991, devidamente pré-processadas. Os dados referentes aos anos de 1992 a 1996, e que não fizeram parte do treinamento da RNA, foram usados para testes de generalização da rede e na validação dos resultados, visto que os mesmos são conhecidos, fornecendo assim uma visão real do que aconteceu com a vazão afluente nos 60 meses entre 1992 a 1996. Os resultados obtidos indicam a adequação do uso das redes de Elman na previsão da vazão e o erro médio obtido foi menor que 0,2 %.