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Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares
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Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais

2010; UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ; Volume: 16; Issue: 3 Linguagem: Português

10.1590/s1982-21702010000300004

ISSN

1982-2170

Autores

Rodrigo Mikosz Gonçalves, Leandro dos Santos Coelho, Cláudia Pereira Krueger, Bernhard Heck,

Tópico(s)

Automated Road and Building Extraction

Resumo

Estudar modelagens através de dados geodésicos temporais com a possibilidade de predizer a posição de linha de costa é uma tarefa importante e pode auxiliar significativamente na gestão costeira. A área de estudo neste trabalho se refere ao município de Matinhos no estado do Paraná, Brasil. As linhas de costa temporais utilizadas para testar a modelagem preditiva são provenientes respectivamente da fotogrametria analógica para anos 1954, 1963, 1980, 1991 e 1997 e de levantamentos geodésicos utilizando GPS (Global Position System) para 2001, 2002, 2005 e 2008 (como controle). Dois testes com as redes neurais artificiais foram organizados mudando alguns parâmetros como: arquitetura, número de neurônios nas camadas ocultas e algoritmos de treinamentos. Quando comparados o valor dos resíduos entre a predição e a linha de costa de controle, os melhores resultados estatísticos indicam que o MAPE (mean absolute percentage error) são 0,28% utilizando a rede neural parcialmente recorrente de Elman com o algoritmo de treinamento quase-Newton e 0,46% para o caso da rede neural perceptron multicamadas com o algoritmo de treinamento utilizando o método Bayesiano com regularização.

Referência(s)