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Dissertação de Mestrado:
Uso de Modelos Neuro-fuzzy em Sistemas de Suporte a Análise de Parâmetros Oceanográficos
Pablo Medeiros Jabor
- GEOM
- Orientador
- Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
- Coorientador
- Marcelo Sperle Dias, DSc., UERJ
- Banca * Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
- Data - hora da defesa
- 28/09/2004
- Resumo
- Este trabalho apresenta uma metodologia que possibilita a utilização de sistema de inteligência computacional, especificamente redes neuro-fuzzy, na área da oceanografia, como ferramenta de interpolação de forma a cobrir toda a área compreendida entre 20°S e 30°S e da costa até 20°W. Foram utilizados dados em malhas regulares de tipo de fundo e batimétricos, dados climatológicos meteorológicos (pressão atmosférica, umidade do ar e temperatura do ar) e perfis de temperatura e salinidade. Os dados foram separados em conjuntos de treinamento e foram submetidos a redes de aprendizado neuro-fuzzy para o estabelecimento dos pesos que permitem a reconstituição de cada parâmetro. Foram elaborados mapas comparativos entre os valores originais e os valores resultantes das redes neuro-fuzzy. De forma geral, os resultados mostram grande similaridade, permitindo o uso das redes neuro-fuzzy para o estabelecimento de climatologia na área da oceanografia em sistemas que necessitem de informações contínuas como os sistemas de informações geográficas. Palavras-Chave: Oceanografia, Inteligência Computacional, Neuro-Fuzzy.
* Marcelo Sperle Dias, DSc., UERJ
* Profa. Maria Luiza Fernandes Velloso
k* Renato Parkinson Martins, DSc., CENPES/PETROBRAS