Predição de níveis de precipitação em Catalão-Goiás com base em séries temporais de múltiplos pontos geográficos / Precipitation forecast in Catalão-Goiás based on time series of multiple geographic points

Abstract

Predição de precipitação é importante para planejamento do dia-a-dia e para tomada de decisões de curto à longo prazo. Atualmente, o campo de predição meteorológica conta com o suporte da evolução tecnológica, tal como das redes de sensores, que permitem a coleta automática de grande quantidade de dados com alta precisão, e da comunidade científica que tem desenvolvido várias técnicas de aprendizado de máquina, especialmente de redes neurais. Este estudo investiga o uso de uma rede neural chamada long short-term memory (LSTM) para a predição da precipitação em Catalão/Goiás com séries temporais de múltiplos pontos geográficos. Considerou-se as tarefas de regressão (predição de valor real em mm de chuva) e de classificação do nível chuva em cinco classe (sem chuva, pouca chuva, chuva, chuva moderada, muita chuva) usando a base de dados com diferentes periodicidades: horária e diária. Os resultados mostram que o uso de dados com periodicidade horária produz resultados mais precisos tanto de classificação quanto de regressão. Adicionalmente, considerando os dados em periodicidade diária, os resultados de classificação foram mais precisos