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https://rigeo.sgb.gov.br/handle/doc/15054
Registro completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | MARCUZZO, Francisco Fernando Noronha | - |
dc.date.accessioned | 2015-11-25T19:08:35Z | - |
dc.date.available | 2015-11-25T19:08:35Z | - |
dc.date.issued | 2015 | - |
dc.identifier.citation | MARCUZZO, Francisco Fernando Noronha. Algoritmos genéticos e programação matemática não linear na otimização de curva-chave. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, 21., 2015, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: ABRH, 2015. Disponível em: <http://www.evolvedoc.com.br/sbrh/detalhes-4_algoritmos-geneticos-e-programacao-matematica-nao-linear-na-otimizacao-de-curva-chave>. Acesso em: 13 nov. 2015. | pt_BR |
dc.description.abstract | Faltam boas, práticas e consistentes orientações básicas para calibragem segura de dados da relação observada com mais frequência de equação potencial entre cota e vazão de postos fluviométricos, ressaltando a importância de novos estudos que auxiliem o entendimento metodológico dos processos matemáticos envolvidos e das novas ferramentas computacionais disponíveis. O objetivo deste trabalho foi estudar a utilização de ferramentas de otimização, disponíveis em planilhas de gerenciamento de dados, na melhoria dos coeficientes de equação da curva-chave, visando à obtenção de melhores parâmetros de avaliação qualitativa do ajuste. A estação fluviométrica localiza-se na bacia do Rio Uruguai (sub-bacia 75). Suas coordenadas geodésicas são -28°39’25’’S e -54°27’32’’W, altitude de aproximadamente 200 metros e uma área de drenagem de 936km², possui registros de cotas e descarga líquida desde novembro de 1941. Entre as cinco técnicas de otimização da curva-chave, a que mais ajustou a curva com relação aos três principais parâmetros qualitativos testados foi à de minimizar a soma dos desvios relativos visando o maior balanceamento da curva, para que ela passasse o mais no meio possível dos pontos medidos. O melhor método de otimização avaliada foi à programação matemática não linear. Conclui-se que as novas metodologias matemáticas e as novas ferramentas computacionais vêm acarretar mais facilidade para o hidrologista, contudo, ao menos por enquanto, não substitui o conhecimento heurístico do hidrologista na obtenção de melhores resultados. O Rio Piratini está contemplado por este estudo. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | ABRH | pt_BR |
dc.relation.uri | https://rigeo.sgb.gov.br/handle/doc/24424 | - |
dc.rights | open | pt_BR |
dc.subject | HIDROLOGIA | pt_BR |
dc.subject | VAZÃO | pt_BR |
dc.subject | FLUVIOMETRIA | pt_BR |
dc.subject | RELAÇÃO COTA DESCARGA LÍQUIDA | pt_BR |
dc.subject | BACIA DO RIO URUGUAI | pt_BR |
dc.subject | SUB-BACIA 75 | pt_BR |
dc.subject | LEVANTAMENTO DE SEÇÃO TRANSVERSAL | pt_BR |
dc.subject | ALGORITMOS GENÉTICOS | pt_BR |
dc.subject | PROGRAMAÇÃO MATAMÁTICA NÃO LINEAR | pt_BR |
dc.title | Algoritmos genéticos e programação matemática não linear na otimização de curva-chave | pt_BR |
dc.type | Working Paper | pt_BR |
dc.local | Brasília | pt_BR |
dc.subject.en | RATING CURVE | en |
dc.subject.en | STAGE-DISCHARGE RELATIONSHIP | en |
dc.subject.en | DISCHARGE MEASUREMENTS | en |
dc.subject.en | CROSS SECTION SURVEY | en |
dc.subject.en | GENETIC ALGORITHMS | en |
dc.subject.en | NON LINEAR MATHEMATICAL PROGRAMMING | en |
dc.subject.en | HYDROLOGY | en |
dc.subject.en | FLOW RATE | en |
dc.subject.en | FLUVIOMETRY | en |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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PAP018950.pdf | producao cientifica | 848,57 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
algoritmos_geneticos.pdf | producao cientifica | 3,29 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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levantamento_secao_transsversal.png | figura | 170,76 kB | image/png | Visualizar/Abrir |
curva_chave_estacao_fluviometrica_75400000 .png | figura | 146,74 kB | image/png | Visualizar/Abrir |
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