Previsão de séries temporais de evapotranspiração de referência com modelos multivariados nos diferentes climas do Brasil.

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dc.contributor.advisorDoutor Carlos Alberto Severiano Júnior
dc.contributor.authorFernandes, Fernando dos Santos Alves
dc.date.accessioned2025-03-06T17:11:26Z
dc.date.available2025-03-06T17:11:26Z
dc.date.issued2025-02-11
dc.description.abstractEste estudo avaliou o desempenho de modelos de previsão multivariada para evapotranspiração de referência. Seis conjuntos de dados foram selecionados, cada um representando um clima brasileiro, e quatro modelos foram aplicados: VAR, RF, CNN e Transformer. Os resultados do RMSE foram comparados em dois cenários, mostrando que VAR e RF tiveram melhor desempenho em todos os climas. Usar apenas as quatro variáveis mais importantes afetou significativamente apenas o comportamento da CNN.
dc.description.abstract1This study evaluated the performance of multivariate forecasting models for reference evapotranspiration. Six datasets were selected, each representing a Brazilian climate, and four models were applied: VAR, RF, CNN, and Transformer. RMSE results were compared in two scenarios, showing that VAR and RF performed best in all climates. Using only the four most important variables significantly affected only the CNN’s behavior.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14387/2136
dc.language.isoPortuguês
dc.publisher.campiOuro Preto
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.institutionInstituto Federal de Minas Gerais
dc.publisher.programEspecialização em Inteligência Artificial
dc.rightsAcesso aberto
dc.subject.keywordEvapotranspiração de referência
dc.subject.keywordModelos de previsão multivariada
dc.subject.keywordDomínios climáticos do Brasil
dc.titlePrevisão de séries temporais de evapotranspiração de referência com modelos multivariados nos diferentes climas do Brasil.
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
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