Uma abordagem de uma rede multicamada para a estimação de agente contaminante no ar
Jean Pierre Brik Lopez Vargas1; Gilmar Barreto1
1 Unicamp
Resumo
Usaremos uma rede neural multicamada para estimar a concentração de uma substância, benzeno (C 6 H 6 ) encontrada no ar, a partir das medições de concentrações de outras três substâncias registradas por um dispositivo que mede a Qualidade do Ar. Os dados apresentam comportamento não linear, dados corruptos, tendência e sazonalidade. O método que usamos para treinar a rede neural é de retro propagação e usamos validação cruzada para verificar a proximidade do resultado. Como resultado obtemos uma estimação bem aproximada da saı́da real. O propósito é mostrar com detalhe todos os passos para obter esses resultados, assim também as escolhas dos parâmetros como número de neurônios e épocas no processo de treinamento, assim mostrar o potencial das redes neurais para problemas complexos envolvendo sistemas do meio ambiente.
Palavras-chave: Rede Neural; Serie Temporal; Validação Cruzada; Qualidade do Ar