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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSilva, Tiago Forti da-
dc.contributor.authorTAVARES, RODRIGO TEIXEIRA-
dc.date.accessioned2024-03-19T18:12:10Z-
dc.date.available2024-03-19T18:12:10Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unisagrado.edu.br/jspui/handle/handle/2188-
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário Sagrado Coração - UNISAGRADO - Bauru - SPpt_BR
dc.description.abstractA capacidade de geração de energia hidrelétrica está vinculada com a disponibilidade de água nos reservatórios das usinas, tornando a capacidade de previsão da vazão afluente um aspecto relevante para a companhia geradora e para o setor elétrico. Dessa forma, esta pesquisa utilizou redes neurais artificiais do tipo perceptron multicamadas para estimar a vazão afluente da Usina Hidrelétrica de Água Vermelha. A partir dos dados reais disponibilizados pela Agência Nacional de Águas – ANA. Obteve-se previsões com erros percentuais dentro do aceitável indicando o potencial apresentado pelas redes perceptron multicamadas para a previsão de séries temporais de vazão de afluente.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherCentro Universitário Sagrado Coração - UNISAGRADOpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectvazão afluentept_BR
dc.subjectgeração de energia hidrelétricapt_BR
dc.titlePREVISÃO DE VAZÕES AFLUENTES UTILIZANDO REDES NEURAISpt_BR
dc.typeWorking Paperpt_BR
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