FREIRE, L.

PESSOA, J. D. C.

Infoteca-e

Nº 23, jul/98, p.1-7José Dalton Cruz PessoaLuciano FreireEste trabalho utilizou a base de dados da estação climatológica da (ESALQ)Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, campus da Universidade de São Pauloem Piracicaba (SP) para projetar, treinar e testar algumas redes neurais para prediçãoda temperatura média e precipitação diárias. As redes , treinadas com, foram comparadas em três categorias: i) predição da temperaturausando valores anteriores (janelas) e a sazonalidade; ii) predição da precipitaçãousando valores anteriores e a sazonalidade; iii) predição da precipitação a partir de umconjunto de séries (umidade relativa, insolação, temperatura média e precipitação),com janela de 1 dia e sazonalidade. Nas três categorias o tamanho da camadaintermediária da rede também foi avaliado a partir do erro quadrático médio e dadistribuição do erro relativo. As topologias de melhor desempenho são apresentadas eavaliada a utilização da sazonalidade para predição a partir de múltiplas séries.A estação climatológica da ESALQ registra dados climatológicos diários desde1917. Nem todas as séries começaram a ser medidas simultaneamente e todasapresentam falhas de diferentes durações e freqüências. Atualmente a estaçãofornece valores de temperatura, velocidade e direção do vento, precipitação, umidaderelativa do ar e evaporação, o que requer um suporte técnico instrumental e uma boalogística para manter a periodicidade das medidas. Seus dados servem à pesquisarealizada nas escolas de agricultura e no Cena/USP (Centro Energia Nuclear naAgricultura), à comunidade científica e à agricultura da região, cuja produção dependefortemente das condições climáticas, pois afetam a hidratação das plantas, afotossíntese, o florescimento, o manejo do solo, e na soma de todos os fatores: aprodutividade.REDES NEURAIS PARA PREDIÇÃO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICASRELEVANTES PARA A AGRICULTURA123123feedforwardbackpropagationO desenvolvimento de técnicas para estimar as medidas faltantes nabase de dados amenizaria o rigor da logística de uma estação climatológica, e aprevisão dos valores futuros reduziria os riscos da atividade agrícola. Dentre aspossíveis abordagens para este problema, as redes neurais artificiais são umatécnica atraente, mas metodologicamente incompleta, em que a determinação de umaProjeto Embrapa SEP 12.098.800Embrapa Instrumentação CP 741 São Carlos - SP, Brasil.Embrapa Instrumentação CP 741 São Carlos - SP, Brasil.dalton@cnpdia.embrapa.brluciano_freire@hotmail.comISSN 1413-6244COMUNICADOTÉCNICOMinistério da Agricultura e do AbastecimentoEmpresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaCentro Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento de Instrumentação AgropecuáriaRua XV de Novembro, 1452 - Caixa Postal 741 - CEP 13560-970 - São Carlos - SPTelefone: (16) 274 2477 - Fax: (16) 272 5958 - e-mail: postmaster@cnpdia.embrapa.brCOMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.2topologia eficiente depende muito da tentativa-e-erro. Alguns trabalhos sugeremsoluções locais, como por exemplo (Fernandes, 1995), que desenvolveu umametodologia baseada na decomposição de uma série temporal (sazonalidade,tendência, ciclo e irregularidade) para a construção da camada de entrada de redes dotipo com algoritmo de aprendizado . Neste trabalho elecomprova a eficiência da decomposição para modelamento da camada de entrada ecompara os resultados obtidos através do modelo estatístico UCM (UnobservableComponents Model). Outro exemplo é o trabalho de (Abelém, 1994) que acentuoualguns cuidados a serem observados na construção de uma rede, como o pré-processamento dos dados e a escolha de parâmetros que influenciam notreinamento. Ele também utilizou o modelo de para descobrirregularidades das séries no treinamento das redes que se mostraram eficazes quandocomparadas com o modelo estatístico de Box-Jekins.Como guias de aplicação genérica para o planejamento de uma rede neuralpreditiva pode-se dizer:a) A camada de entrada pode ser constituída:- por valores passados da série- por valores passados da série, referentes ao mesmo mês mas de anosanteriores, visando incorporar informações da tendência ou ciclos da série.- por componentes de outras séries, preferencialmente correlacionadas com asérie a ser prevista.b) Com grande freqüência a camada intermediária é determinada de maneiraempírica, mas pode ser auxiliada pela seguinte premissa: "A rede que melhorgeneraliza os dados é a menor rede apta a realizar o treinamento dos dados"Outra abordagem, mais promissora, é exemplificada por Zhang et al. (1997).Esses autores construíram um sistema especialista baseado na teoria dos grupos deredes neurais para previsão de chuva que, testado no National Oceanic andAtmospheric Administration (US Department of Commerce), reduziu os erros deprevisão de 30% para 10%.Este estudo introdutório pretende avaliar o comportamento das séries temporaisda base de dados da estação climatológica da ESALQ utilizando redes neuraisartificiais. As ocorrências de trechos contínuos de dados são identificados e utilizadosno treinamento e validação de diversas redes inicialmente planejadas para predição devalores futuros a partir de uma ou mais séries. O efeito da sazonalidade nodesempenho das previsões também é avaliado.Procedimento de Construção e Avaliação das RedesTodas as redes neurais usadas neste trabalho foram construídas e treinadasutilizando os recursos do simulador SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator),versão 4.1 (1995) instalado em uma estação de trabalho AlphaStation, 300Mhz,rodando Unix (Dec OSF/1). As redes, do tipo , foram treinadas com 630 a712 casos durante 1000 ciclos com o algoritmo . O Erro QuadráticoMédio (MSE) quantificou os erros de validação e treinamento e os Fatores de Análise10 e 100 (FA10, FA100) ajudaram a avaliar a eficiência das redes. Estes fatores foramcalculados da seguinte forma:1- Calcula-se o erro relativo: subtrai-se o valor esperado (real) do valor previsto, dividi-se pelo valor esperado e multiplica-se por 100.feedforward backpropagationwindowingfeedforwardbackpropagationCOMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.32- Seja 'a' o número de ocorrências de cada erro relativo e 'A' a soma de 'a' até 10%.3- Seja 'B' o número total de ocorrências de erros percentuais4- O Fator de Análise até 10% é calculado como:FA10 = A / B5- Se 'C' for calculado como a soma dos valores de 'a' a partir de 100%, o Fator deAnálise a partir de 100% é calculado como:FA100 = C / BO trabalho empregou a base de dados do posto agrometeorológico da ESALQem Piracicaba, São Paulo (Latitude : 22 42' 30" sul, Longitude: 47 38' 30" oeste,Altitude : 546 m). Foram escolhidos os dados de 94 a 95 para treinamento e os de 97para validação, por formarem conjuntos relativamente extensos de todas as sériesrelevantes. As séries originais foram usadas sem nenhum tratamento prévio, excetoa normalização. A sazonalidade de 12 meses, a inexistência de tendência e os altosvalores do ruído foram observados graficamente.Três ensaios foram realizados para testar a eficácia das redes na previsãoda temperatura média e precipitação diárias: i) predição da temperatura usandovalores anteriores (janelas) e a sazonalidade; ii) predição da precipitação usandovalores anteriores e a sazonalidade; iii) predição da precipitação a partir de umconjunto de séries (umidade relativa, insolação, temperatura média e precipitação),com janela de 1 dia, e da sazonalidade.As redes neurais foram criadas com uma camada de entrada, uma intermediária,e uma de saída. A camada de saída era composta por apenas uma unidade, enquanto acamada intermediária poderia possuir 1,2,3,5,7,9,12,15,18 e 21 unidades e aquantidade de unidades de entrada dependia do ensaio.Previsão dos Valores da Temperatura MédiaFigura 1 - gráfico da componente 'irregularidade' da série de temperatura médiasingle-stepComponente Irregular-6-4-202460 500 1000 1500Númerode CasosTemperaturaMédiaCOMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.4(a) (b)Figura 2 (a) Distribuição do erro relativo da rede com melhor desempenho (maiorFA10) para previsão da temperatura média. Ela é formada por 13 unidades deentrada (12 para sazonalidade e 1 dia de janela) e 5 unidades intermediárias. (b)Comparação entre os valores originais de temperatura média e os valores obtidosutilizando uma rede neural (13x5x1) para previsão dos valores de temperaturamédia.A série da precipitação é caracterizada por grandes variações de amplitudeentre dias consecutivos criando, na estação chuvosa, um padrão formado por umconjunto de dias com precipitação intensa seguido de dias com pouca ou nenhumachuva, ou ainda um conjunto de dias com precipitação nula interrompido por um diachuvoso. Na estação seca são encontrados longos períodos com precipitação zero.Outra característica marcante dessa série é a sazonalidade, sincronizada com ocomportamento anual das estações.A previsão de valores futuros utilizando a própria série foi feita para umconjunto de redes neurais que possuíam na camada de entrada 12 unidades,representando a sazonalidade na forma de um número binário que indicava a qual mêsdo ano aquele valor ou valores se referiam, e um conjunto de unidades representadovalores passados, compondo janelas de 1,3,5 ou 7 dias. Neste conjunto de redesobserva-se uma grande dispersão do erro relativo (Fig 1). As redes não conseguiramobter um desempenho satisfatório, nem mesmo com o aumento da janela (FA10variou ente 32,01% e 37,59%).Na previsão a partir de múltiplas séries a insolação não apresentou qualquer tipo deinfluência na previsão da precipitação o que, possivelmente, se deve à baixa correlação entre asérie de precipitação e a de insolação. A informação sobre sazonalidade da precipitação,proposta em outro trabalho (Fernandes, 1995) para melhorar a previsão de redes univariadas,quando acrescida aos valores anteriores de temperatura média e umidade relativa tambémmelhorou o desempenho de redes multivariadas (FA10=41,99%). A introdução de valoreshistóricos da precipitação na camada de entrada provocou uma diminuição drástica nodesempenho, pois os valores de precipitação aumentam a irregularidade dos dados de entradadificultando a previsão da rede, anterior ao ponto de tornar esta a rede com o pior desempenhona previsão de precipitação.Temperatura Média X Previsão00,10,20,30,40,50,60,70,80,910 200 400 600Número de CasosValoresdaTemperatuaMédiaD. ReaisD. PrevistosRede 13x5x1 Temperatura Média01020304050607080901000 20 40 60 80 100%ErroCasosCOMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.5Previsão dos Valores de Precipitação(a) (b)Figura 4 (a) Distribuição do erro relativo da rede com melhor desempenho (maiorFA10) para previsão da precipitação a partir da sazonalidade (12 nós) e uma janelade 5 dias, (b) Comparação entre os valores originais de precipitação e os valoresobtidos utilizando uma rede neural (17x7x1) para previsão dos valores deprecipitaçãoDentre as estudadas a temperatura média é a série com menor variação diária.O cálculo da média produz uma suavização dos valores da série, o que melhora odesempenho da rede.Figura 3 - gráfico da componente irregularidade da série de precipitaçãoAs redes utilizadas para fazer a previsão dos valores de temperatura médiadiários tinham na camada de entrada um conjunto de unidades representando asinformações sobre a sazonalidade da série e o valores históricos, com janelas de 3,5 e7 dias.Componente Irregular-40-20020400 500 1000 1500Número de CasosPrecipitaçãoPrecipitação XPrevisão00,10,20,30,40,50,60,70 200 400 600Número deCasosValoresdePrecipitaçãoD. ReaisD PrevistosRede 17x7x1- Precipitação010203040506070800 20 40 60 80 100%ErroCasosCOMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.6Tabela1 - características das melhores redes para previsão da temperatura média e daprecipitaçãoMetodologia de Avaliação da EficiênciaA análise de eficiência a partir dos Fatores de Análise (FA10 e FA100) dadistribuição dos erros relativos (fig. 1,2 e 3) estabelece de forma pragmática aaplicabilidade dos resultados. Para a temperatura, por exemplo, 91,16% dasprevisões estão erradas em menos de 11%, o que equivale a aproximadamente 1 ou 2graus centígrados. Em condições climáticas favoráveis erros desta ordem não afetama maioria dos processos agrícolas, mas se a cultura estiver sob estresse térmico umavariação de 1 ou 2 graus pode determinar uma perda significativa para o produtor.O fato de ter-se treinado as redes com a temperatura média e não comtemperatura máxima ou mínima, dilui um pouco o efeito destas conclusões, masapresenta a vantagem de criar um contraponto aos resultados para a precipitação,cuja série apresenta uma componente irregular muito maior. Aparentemente o gráficoda fig. 1 mostra outros efeitos desta irregularidade: a maior dispersão dos erros, umabaixa taxa de acerto (FA10 = 32,79%) e uma elevada taxa de erros relativos a partirde 100% (FA100 = 10,04%) . Com este desempenho é pouco provável a aplicaçãodesta metodologia em um problema práticoA fig. 2 mostra a dispersão do erro para uma rede multivariada,treinada a partir da umidade relativa, sazonalidade, precipitação e temperatura média.Com o gráfico um pouco menos disperso que o da fig. 1, apresenta porém um maiorFA100 (19,10%) e um menor FA10 (19,82%), indicando que a abordagemRede Neural Entrada MSE FA10 FA100Previsão de Precipitação Utilizando Múltiplas Séries2x7x1Umd relTemp med 0.01716 0.3174 0.16713x9x1Insol,Umd rel,Temp med0.01703 0.3174 0.162914x3x1Umid rel,Saz,Temp med0.01590 0.4199 0.130615x2x1Umid rel,Saz,Precip,Temp med0.02135 0.1938 0.1910Previsão de Precipitação Utilizando a Própria Série de Precipitação17x7x1PrecipJanela 5 dSaz0.00681 0.3279 0.1004Previsão de Temperatura Média Utilizando a Própria Série de Temperatura Média13x5x1Temp médJanela 1 dSaz0.00279 0.9116 0.0014COMUNICADO TÉCNICOCT/23, CNPDIA, jul/98, p.7multivariada apresentou resultados piores que a univariada na previsão daprecipitação. A menor dispersão talvez possa ser atribuída às informaçõesintroduzidas pelas séries de entrada, que não foram suficientes para se sobrepor aoefeito da componente irregular. As correlações cruzadas entre a umidade relativa, atemperatura média e a precipitação não são importantes, mas são maiores que para asoutras séries da base de dados.ConclusõesA sazonalidade melhorou a eficiência das redes multivariadas.Nos casos estudados o aumento da janela não melhorou significamente aspredições.A utilização das séries com uma grande componente irregular na camada deentrada reduziu a eficiência das redes.Para previsão dos índices pluviométricos a abordagem univariada apresentou osmelhores resultados, mas não o suficiente.As previsões de temperatura média foram as melhores obtidas neste trabalho,com perspectivas de tornar-se útil em aplicações agropecuárias.ReferênciasABELÉM, A.J.K. . Rio deJaneiro: PUC/RJ, 1994. 100p. Dissertação mestrado.FERNANDES, L.G.L.. Porto Alegre: UFRGS, 1995. 76p. Dissertação mestrado.ZHANG, M.; FULCHER, J.; SCOFIELD, R. A. Rainfall estimation using artificial neuralnetwork group. , New York, v.16, p.97-115, 1997.SNNS: Sttugart neural network simulator: user manual, version 4.1;. 1995.Redes neurais artificiais na previsão de séries temporaisUtilização de redes neurais na análise de previsão de sériestemporaisNeurocomputinghttp://www.rhrk.uni-kl.de/WWW-aix/Dokumentations/SNNSinfor/UserManual/UserManual.html

Redes neurais para predição de variáveis climáticas relevantes para a agricultura1.

http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/bitstream/doc/30289/1/CT2398.pdf

Redes neurais para predição de variáveis climáticas relevantes para a agricultura1.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Infoteca-e