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18° Seminário de Iniciação Científica
De 21/10/2013 à 25/10/2013
PREVISÃO DE CONCENTRAÇÃO DE MATERIAL PARTICULADO INALÁVEL (PM10)
UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ANN) – ESTUDO DE CASO EM
JOINVILLE/SC.
SIMONE BARBOSA , Graduando, [email protected] PAULO MARCONDES BOUSFIELD , MSc,
[email protected]
Universidade da Região de Joinville, UNIVILLE, Joinville, Brasil
Palavras-chave: material particulado inalável, poluição atmosférica, redes neurais artificiais
O estudo das variações climáticas influenciadas por poluentes e pelo crescimento populacional desordenado
se torna cada vez mais importante, pois a qualidade do ar conduz a uma melhor qualidade de vida da
população e no meio ambiente. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um modelo para a previsão da
concentração diária de material particulado inalável (PM10) na região da Universidade da Região de
Joinville-(UNIVILLE), utilizando a modelagem de dados com redes neurais artificiais (ANN). Os dados para o
treinamento desta rede foram obtidos com a coleta de informações de variáveis meteorológicas
(precipitação, temperatura, umidade, velocidade e direção do vento), paralelamente com a coleta de
amostras da concentração de material particulado inalável na Estação Meteorológica da UNIVILLE. Os
resultados obtidos até o momento foram a elaboração de um banco de dados com informações
meteorológicas e amostras de PM10, a análise estatística descritiva desses dados, e o treinamento de ANN
com uma arquitetura de rede que contempla 3 camadas, sendo 10 neurônios na camada oculta, e resultados
de erro quadrático médio de aproximadamente 0,01 e regressão linear 0,92, treinada com algoritmo de
aprendizado backpropagation. O trabalho pretende disponibilizar um sistema inteligente capaz de prever a
concentração de material particulado inalável acumulado em 24 horas na região estudada e um modelo
computacional que possa ser aplicado a outras regiões, precisando somente ser treinado com os dados da
região desejada. Sendo ainda uma ferramenta que auxilie órgãos governamentais, ambientais e de defesa
civil para que possam se adaptar e tomar as medidas adequadas a possíveis variações elevadas da
concentração de PM10 que se apresentem nocivas à saúde da população.
Apoio / Parcerias: Governo do Estado de Santa Catarina. Artigo 171.
ISSN: 1807-5754
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