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Revista Brasileira de Recursos Hídricos
Brazilian Journal of Water Resources
ISSN 2318-0331
Revista Brasileira de Recursos Hídricos
Brazilian Journal of Water Resources
ISSN 2318-0331
VOLUME. 9 - Nº. 1 - JAN/MAR - 2004
ARTIGO
Preparação de Dados de Chuvas Intensas Utilizando Técnicas de Mineração de Dados
Resumo:
As ferramentas baseadas em princípios de inteligência artificial, tais como em mineração de dados, aliadas aos Sistemas de Informações
Geográficas (SIG), são componentes de grande utilidade nos estudos ambientais. A prévia preparação dos dados é necessária no processo de modelagem, pois o ajuste da base de dados permite que as informações contidas sejam expostas para as ferramentas de extração de conhecimento. Pretende-se nesse trabalho, apresentar a metodologia adotada para o preenchimento das falhas nos dados de chuvas intensas, coletados em intervalos
de 15 minutos, da rede pluviométrica do sistema de alerta da cidade do Rio de Janeiro.
As ferramentas baseadas em princípios de inteligência artificial, tais como em mineração de dados, aliadas aos Sistemas de Informações
Geográficas (SIG), são componentes de grande utilidade nos estudos ambientais. A prévia preparação dos dados é necessária no processo de modelagem, pois o ajuste da base de dados permite que as informações contidas sejam expostas para as ferramentas de extração de conhecimento. Pretende-se nesse trabalho, apresentar a metodologia adotada para o preenchimento das falhas nos dados de chuvas intensas, coletados em intervalos
de 15 minutos, da rede pluviométrica do sistema de alerta da cidade do Rio de Janeiro.
Palavras-chave: mineração de dados, regionalização, predição.
Preparing Data on Intense Rainfall using Data Mining Techniques
Abstract:
Data mining tools, together with Geographical Information
Systems (GIS), are very useful components in environmental studies.
In this modeling process it is necessary to prepare the data in advance
because adjusting the databases allows the information contained to be
exposed to knowledge extraction tools.
This study intends to show the methodology adopted to supply the
missing values in the rainfall data collected at 15-minute intervals
from the rain gauge network of the Warning System in the city of Rio
de Janeiro.
Data mining tools, together with Geographical Information
Systems (GIS), are very useful components in environmental studies.
In this modeling process it is necessary to prepare the data in advance
because adjusting the databases allows the information contained to be
exposed to knowledge extraction tools.
This study intends to show the methodology adopted to supply the
missing values in the rainfall data collected at 15-minute intervals
from the rain gauge network of the Warning System in the city of Rio
de Janeiro.
Keywords: data mining, regionalization, prediction
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Contabilizado a partir de 10/08/2014
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