dc.contributor.advisor |
Pereira, Leinylson Fontenele |
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dc.contributor.author |
Neto; Pereira, Ruymar Araújo Mendes, Leinylson Fontenele |
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dc.date.accessioned |
2022-06-21T19:14:25Z |
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dc.date.available |
2022-06-21T19:14:25Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.uespi.br:8080/handle/123456789/177 |
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dc.description.abstract |
A quantidade de chuva e uma informação muito valiosa na realização de diversas atividades da sociedade, como por exemplo a agricultura, turismo e aeronautica. Na meteorologia, o índice pluviometrico é uma das variáveis mais importantes para elaboração de métodos preditivos de uma região. Neste trabalho foram realizadas duas técnicas de mineração de dados, Redes Neurais Artificiais (RNA) Multi Layer Perceptron (MLP) para prever a precipitac¸ao mensal no litoral do estado do Piauí, e Arvore de Desição (J48) para realizar a categorização do parâmetro que possui maior influência na predição do índice pluviometrico. |
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dc.language.iso |
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dc.publisher |
Universidade Estadual do Piauí (UESPI) - Campus Professor Alexandre Alves de Oliveira - Parnaíba |
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dc.relation.isbasedon |
NETO, Ruymar Araújo Mendes; PEREIRA, Leinylson Fontenele. Aplicação e avaliação de técnicas de mineração de dados no processo de predição do índice pluviométrico no Norte do Estado do Piauí. Parnaíba: Monografia (graduação), Bachalerado em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Piauí (UESPI), 2019 |
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dc.title |
Aplicação e avaliação de técnicas de mineração de dados no processo de predição do índice pluviométrico no Norte do Estado do Piauí |
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dc.type |
Article |
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