Valéria Maria de Souza Barbalho

Título



Sistemas Baseados em Conhecimento e Lógica Difusa para Simulação do Processo Chuva-Vazão

Orientador(es)



Nelson Francisco Favilla Ebecken

Resumo



Este trabalho investiga o potencial de aplicação dos sistemas baseados em conhecimento e lógica difusa para simular o processo chuva-vazão em bacias hidrográficas. Este processo, que é altamente não linear, variante no tempo e distribuído espacialmente, tem sido modelado através de modelos conceituais e modelos de base física. Os sistemas baseados em conhecimento e lógica difusa e as redes neurais artificiais são técnicas componentes do que tem sido chamado computação flexível, que estão sendo cada vez mais aplicadas em modelagem. Estas técnicas são capazes de identificar relações não lineares complexas, baseando-se somente num conjunto de dados observados. Os sistemas baseados em conhecimento e lógica difusa, em particular, permitem representar, também, expressões qualitativas ou descritivas, tais como "lento" ou "rápido", incorporadas em frases simbólicas que são mais naturais e intuitivas do que equações matemáticas. Em um estudo de caso, um sistema baseado em conhecimento e lógica difusa foi utilizado no desenvolvimento de um modelo chuva-vazão para uma bacia hidrográfica selecionada, produzindo excelentes resultados. Comparações com um modelo de rede neurais e um modelo híbrido neuro-difuso são apresentadas e discutidas.

Abstract



This work investigates the potential application of the knowledge-based fuzzy systems for watershed rainfall-runoff modeling. This process, which is highly non linear, time varying and spatially distributed, has been modeled by physically-based and conceptual models. Knowledge-based fuzzy systems and neural networks are techniques known as soft computing that have been increasingly applied on modeling. These techniques are capable of identifying complex non linear relation based only on observed data set. Particularly, the knowledge-based fuzzy systems allows for descriptive or qualitative representation of expressions such as "slow" or "fast", incorporating symbolic statements that are more natural and intuitive than mathematical equations. A knowledge-based fuzzy system was used in a case study, to develop a rainfall-runoff model for a selected watershed, yielding remarkable results. Comparisons with a neural network model and an neuro-fuzzy hybrid model are discussed.

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