Título:
Previsão da demanda horária de água em sistemas urbanos de abastecimento
Resumo:
Este trabalho investiga a utilização de um modelo de redes neurais artificiais na previsão da demanda horária de água em sistemas urbanos de abastecimento, com área de estudo localizada na região metropolitana de São Paulo, denominado Alça Leste. Os dados de entrada do modelo de previsão, são referentes a estação 30 (Araçá). O modelo é testado para dois períodos climáticos, um seco e um chuvoso. O algoritmo de otimização usado neste estudo é o gradiente conjugado escalonado, um método de segunda ordem proposto por Moller em 1993. A escolha de utilizar a técnica de RNA’s para o cálculo da demanda horária de água se deu pelo fato que em relação as técnicas de séries temporais do tipo Box-Jenkins, as RNA’s calibram com período de tempo menor, alcançando resultados praticamente iguais.
Autores:
Paulo Sérgio Franco Barbosa, Carla Silva da Silva