Using Computational Intelligence Technique for the Meteorological Data Prediction

Coutinho, Eluã Ramos; Silva, Robson Mariano; Delgado, Angel Ramon Sanchez

doi:10.1590/0102-778620140115

Eluã Ramos Coutinho Autor de correspondência: Eluã Ramos Coutinho, eluaramos@hotmail.com.

Departamento de Matemática, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, Brasil

Robson Mariano Silva

Departamento de Matemática, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, Brasil

Angel Ramon Sanchez Delgado

Departamento de Matemática, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, Brasil

Autor de correspondência: Eluã Ramos Coutinho, eluaramos@hotmail.com.

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Figura 1
Mapa do Rio de Janeiro com as regiões utilizadas no estudo: Paty do Alferes e Paracambi.

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Figura 2
Arquitetura da rede neural artificial MLP adotada neste estudo.

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Figura 3
Modelo de neurônio não linear.

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Figura 4
Estrutura da RNA RBF adotada no trabalho.

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Figura 5
Comparação das 203 horas de temperatura média do ar registrada e predita pelas RNAs MLP e RBF para Paracambi-RJ.

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Figura 6
Comparação das 203 horas de umidade relativa do ar registrada e predita pelas RNAs MLP e RBF para Paracambi-RJ.

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Figura 7
Comparação das 203 horas de temperatura média do solo registrada e predita pelas RNAs MLP e RBF para Paracambi-RJ.

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Figura 8
Comparação dos 41 meses de temperatura máxima do ar registrada e predita pelas RNAs MLP e RBF para Paty do Alferes - RJ.

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Figura 9
Comparação dos 41 meses de umidade relativa do ar registrada e predita pelas RNAs MLP e RBF para Paty do Alferes - RJ.

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Tabela 1
Configurações adotadas pelas RNAs.

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Tabela 2
Dados reais e resultados obtidos na predição das 203 horas. Índices: média (MED), máxima (MAX), mínima (MIN), desvio padrão (DESV PAD), coeficiente de correlação (r), raiz do erro médio quadrático (REMQ), erro médio absoluto (EMA) e erro médio percentual (EMP).

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Tabela 3
Dados reais e resultados obtidos na predição dos 41 meses. Índices: média (MED), máxima (MAX), mínima (MIN), desvio padrão (DESV PAD), coeficiente de correlação (r), raiz do erro médio quadrático (REMQ), erro médio absoluto (EMA) e erro médio percentual (EMP).

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Modelos	Nº NC1	Nº NC2	F-PC1	F-PC2	NEP
MLP	10	5	Tangente Hiperbólica	Logística	4000
RBF	1 a 30	X	Gaussiana	X	4000

Dados Reais	MED	MAX	MIN	DESV PAD
Temperatura média do ar	28,72	37,10	22,90	3,99
Umidade relativa do ar	63,31	93,00	31,00	16,68
Temperatura média do solo	33,23	41,20	27,50	3,90
Dados Horários	Modelos	MED	MAX	MIN	DESV PAD	(r)	REMQ	EMA	EMP(%)
Temperatura média do ar	MLP	28,57	34,91	23,33	3,64	0,92	1,53	1,16	4,00
	RBF	28,55	35,43	23,11	3,60	0,93	1,50	1,16	4,02
	RLM	26,46	29,71	23,61	1,67	0,78	3,67	2,81	8,99
Dados Horários	Modelos	MED	MAX	MIN	DESV PAD	(r)	REMQ	EMA	EMP(%)
Umidade relativa do ar	MLP	63,91	93,36	33,97	15,93	0,91	6,87	5,17	8,73
	RBF	64,82	88,24	40,67	16,90	0,91	7,14	5,12	8,61
	RLM	75,25	86,16	62,77	6,44	0,76	17,27	13,97	28,81
Dados Horários	Modelos	MED	MAX	MIN	DESV PAD	(r)	REMQ	EMA	EMP(%)
Temperatura média do solo	MLP	32,75	38,25	27,13	3,74	0,94	1,45	1,10	3,19
	RBF	32,74	37,76	27,49	3,21	0,94	1,51	1,22	3,49
	RLM	28,26	31,11	25,77	1,47	0,70	5,83	5,00	14,27

Dados Reais	MED	MAX	MIN	DESV PAD
Temperatura máxima do ar	27,81	32,96	24,00	2,44
Umidade relativa do ar	78,45	85,41	66,00	4,23
Dados mensais preditos	Modelos	MED	MAX	MIN	DESV PAD	(r)	REMQ	EMA	EMP(%)
Temperatura máxima do ar	MLP	27,58	29,32	25,39	1,20	0,61	1,89	1,47	5,24
	RBF	27,73	30,53	25,74	1,45	0,57	2,03	1,63	5,78
	RLM	27,56	28,62	26,65	0,61	0,17	2,49	2,01	7,20
Dados mensais preditos	Modelos	MED	MAX	MIN	DESV PAD	(r)	REMQ	EMA	EMP(%)
Umidade relativa do ar	MLP	78,89	82,60	72,66	2,30	0,68	3,21	2,53	3,31
	RBF	78,84	82,59	72,68	2,43	0,63	3,37	2,66	3,47
	RLM	78,62	80,97	76,78	1,25	0,29	4,05	3,25	4,25

[1] Autor de correspondência: Eluã Ramos Coutinho, eluaramos@hotmail.com.

Brasil

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Using Computational Intelligence Technique for the Meteorological Data Prediction

Abstract