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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35538| Título: | Engenharia de features para construção de um modelo de previsão de eventos hidrometeorológicos em Curitiba |
| Título(s) alternativo(s): | Feature engineering for the construction of a forecast model of hydrometeorological events in Curitiba |
| Autor(es): | Noboa, Caique Salvador |
| Orientador(es): | Gomes Júnior, Luiz Celso |
| Palavras-chave: | Inundações Precipitação (Meteorologia) - Previsão - Curitiba (PR) Aprendizado do computador Hidrometeorologia - Processamento de dados Floods Precipitation forecasting - Curitiba (Brazil) Machine learning Hydrometeorology - Data processing |
| Data do documento: | 28-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | NOBOA, Caique Salvador. Engenharia de features para construção de um modelo de previsão de eventos hidrometeorológicos em Curitiba. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023. |
| Resumo: | Inundações e alagamentos em centros urbanos estão ficando cada vez mais frequentes, consequentemente, o número de pessoas e a infraestrutura afetadas por estes eventos aumentou. Por esse motivo, é fundamental existir modelos precisos para previsão de eventos hidrometeorológicos, buscando reduzir os danos com antecedência. Este trabalho de conclusão de curso implementou um modelo de previsão deste tipo de eventos na cidade de Curitiba, com o uso de dados de pluviômetros, de altimetria e de rios e lagos, e aplicando técnicas de Engenharia de Features para entender quais fatores mais ajudam na previsão de inundações e alagamentos. O objetivo deste trabalho foi encontrar quais são as variáveis que mais contribuem para prever eventos hidrometeorológicos. Foi observado que as variáveis que mais contribuíram para um modelo melhor foram os dados de pluviômetros e os dados de altitude. O modelo de classifica- ção utilizado neste trabalho foi capaz de auxiliar na identificação das variáveis mais importantes para prever eventos hidrometeorológicos na cidade de Curitiba. O conhecimento gerado neste trabalho pode ser base para modelos mais complexos a serem implementados no futuro. |
| Abstract: | Floods and urban flooding are becoming increasingly frequent, consequently, the number of people and infrastructure affected by these events has increased. For this reason, it is essential to have accurate models for predicting hydrometeorological events in order to reduce damages in advance. This thesis implemented a prediction model for this type of event in the city of Curitiba, using data from rain gauges, altimetry, and rivers and lakes, applying Feature Engineering techniques to understand which factors contribute most to the prediction of floods and urban flooding. The aim was to identify the variables that most contribute to predicting hydrometeorological events. It was observed that the variables that contributed most to a better model were rainfall data and altitude data. The classification model used in this work was able to assist in identifying the most important variables for predicting hydrometeorological events in Curitiba city. The knowledge generated can serve as a basis for more complex models to be implemented in future. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35538 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Computação |
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