Rain Prediction Model Using Artificial Neural Networks
Data
2022
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Editor
Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia
Resumo
A precipitação é essencial para a manutenção do meio ambiente e da vida. Previsões precisas podem reduzir impactos como inundações, desastres ambientais e perdas agrícolas. Este artigo apresenta um modelo de previsão de chuva horária utilizando Redes Neurais Artificiais (ANNs), empregando dados meteorológicos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) de Manaus/AM. Foram testadas várias arquiteturas de rede para encontrar a melhor configuração. Os resultados mostraram que o modelo foi capaz de reproduzir o comportamento da precipitação, especialmente em dias chuvosos. No entanto, para eventos convectivos, a intensidade não foi capturada adequadamente, indicando a necessidade de testar outras variáveis atmosféricas.
Abstract
Precipitation is crucial for environmental sustainability and life. Accurate forecasts can mitigate floods, environmental disasters, and agricultural losses. This study presents an hourly rain prediction model using Artificial Neural Networks (ANNs) based on meteorological data from the National Institute of Meteorology (INMET) in Manaus/AM. Various network architectures were tested to determine the optimal configuration. The results demonstrated that the model effectively reproduced precipitation behavior, particularly on rainy days. However, for convective events, the model failed to capture intensity accurately, suggesting the need for additional atmospheric variables.
Descrição
Palavras-chave
Previsão do Tempo, Modelagem Climática, Dados Meteorológicos, Precipitação, Redes Neurais Artificiais
Citação
BERNHARD, Gustavo Galdino Rodrigues; ALIMA, Alexandra Amaro de; NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis. Rain prediction model using artificial neural networks. International Journal of Development Research, v. 12, n. 09, p. 58783-58789, set. 2022. DOI: 10.37118/ijdr.25253.09.2022.