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ALUNA DE DOUTORADO DO LNCC TEM ARTIGO ACEITO EM IJCNN 2018
Publicado em: 28/03/2018,14:17
A aluna de doutorado do LNCC, Yania Molina Souto, em conjunto com os pesquisadores do LNCC, Fabio André Machado Porto, Ana Maria Moura e Eduardo Bezerra (CEFET-RJ), teve o artigo A Spatiotemporal Ensemble Approach to Rainfall Forecasting aceito para apresentação na International Joint Conference on Neural Networks 2018. A conferência faz parte da programação do Congresso Mundial sobre Inteligência Computacional (IEEE WCCI 2018) que será realizado de 8 a 13 de julho, no Rio de Janeiro.
O artigo propõe um novo método de ensemble, construído sobre uma arquitetura de rede neural profunda (ConvLSTM), onde um conjunto de modelos meteorológicos são utilizados como modelos de base para a previsão de chuva. Cada modelo climático é representado através de um canal da rede e, por meio de um operador de convolução, os modelos de previsão são ponderados e combinados. Como resultado, o valor previsto produzido pelo conjunto depende da vizinhança espacial e do padrão temporal. Experimentos computacionais são realizados para comparar a nova abordagem com outros métodos de conjunto amplamente utilizados para a predição de precipitação diária. Os resultados mostram que a arquitetura, baseada em redes ConvLSTM, é uma forte candidata para resolver problemas de aprendizagem em conjunto em contextos espaço-temporais.
A redução de desastres naturais, o turismo, a agricultura, a gestão de energia e a saúde humana, entre outras questões, está intimamente ligada à previsão diária de chuva.
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