MODELAGEM PREDITIVA DE LINHA DE COSTA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Abstract

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.