Banca de QUALIFICAÇÃO: IGOR SANTOS SILVA
06/02/2018 11:01
A análise dos parâmetros de qualidade da água faz-se muito importante no que concerne a possibilidade de sua utilização para os diversos fins e, principalmente, por conta dos graves problemas de escassez em todo mundo. Nesse contexto, é necessária uma avaliação do corpo hídrico tangendo os mais diversos parâmetros físicos, químicos e biológicos. Devido à grande quantidade destes parâmetros e ampla interação entre estes, faz-se importante utilizar técnicas estatísticas que agrupem esses parâmetros facilitando o entendimento dos fenômenos que ocorrem no corpo hídrico. Dentre as técnicas mais adequadas, a Análise de Componentes Principais (ACP) é utilizada para destacar a interação entre os parâmetros. Neste trabalho, as variáveis estratificadas na ACP serão utilizadas para compor o programa fuzzy, uma técnica de Inteligência Artificial (AI), para definição de uma classificação mais ampla do corpo hídrico admitindo níveis intermediários mais significativos do que a lógica tradicional. Ainda nesse contexto, outra ferramenta muito utilizada é a aprendizagem de máquinas, e dentre os diversos métodos o stepwise por meio da Regressão Multivariada foi definido para este trabalho como forma para contribui para a quantificação por meio de simulação computacional de um parâmetro dependente, identificando quais são os seus independentes ou correlacionados. Dessa forma, busca-se ter uma avaliação concisa e mais realística, através de técnicas estatísticas modernas, da qualidade da água do Rio Vaza-Barris, em Sergipe, que sofre com o crescimento de atividades antrópicas diversas em sua bacia.
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