Modelação baseada em dados
Investigação de modelos de previsão de inundações baseados em dados
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A vantagem dos modelos estatísticos do tipo input-output é que podem ser construídos e aplicados com relativa facilidade, mas, por outro lado, a desvantagem desses modelos é que não revelam a natureza interna do fenómeno observado. Modelos conceptuais, que têm a vantagem de funcionar de forma transparente, mas que, por vezes, são difíceis de provar que estão correctos. A inteligência artificial oferece métodos de aprendizagem automática a partir de exemplos, que eliminam as desvantagens das abordagens estatísticas e conceptuais e integram as vantagens. Neste livro, é apresentada...
A vantagem dos modelos estatísticos do tipo input-output é que podem ser construídos e aplicados com relativa facilidade, mas, por outro lado, a desvantagem desses modelos é que não revelam a natureza interna do fenómeno observado. Modelos conceptuais, que têm a vantagem de funcionar de forma transparente, mas que, por vezes, são difíceis de provar que estão correctos. A inteligência artificial oferece métodos de aprendizagem automática a partir de exemplos, que eliminam as desvantagens das abordagens estatísticas e conceptuais e integram as vantagens. Neste livro, é apresentada uma experiência abrangente de modelação baseada em dados e em árvores de regressão. As árvores de regressão foram utilizadas num problema prático de construção de um modelo baseado em dados para a previsão do escoamento superficial a partir do escoamento atual e passado conhecido em medidores de nível de água e da precipitação em medidores de chuva na bacia hidrográfica. Os resultados baseados na aproximação e na precisão da previsão obtidos a partir de árvores de regressão são depois comparados com outras técnicas DDM, nomeadamente, redes neurais artificiais, processo gaussiano, regressões vectoriais de apoio e regressões lineares múltiplas. O livro é de leitura obrigatória para os investigadores que trabalham no domínio da modelação baseada em dados.
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