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Redes neurais híbridas para previsão meteorológica

Redes neurais híbridas para previsão meteorológica

Singh, Shaminder
Gill, Jasmeen

Paperback

General Computers

ISBN10: 6209954375
ISBN13: 9786209954375
Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
Published: Apr 19 2026
Pages: 72
Weight: 0.24
Height: 0.17 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Portuguese
O clima desempenha um papel significativo na vida, nos bens, na agricultura e na indústria. As redes neurais são capazes de prever o comportamento não linear do clima sem que a física seja explicitamente explorada. O método mais comum para treinar redes neurais é através do algoritmo de retropropagação baseado no gradiente descendente. Mas o algoritmo de retropropagação apresenta várias desvantagens, como o problema dos mínimos locais, o treino lento e o problema de escalabilidade. Por isso, a forma de resolver estes problemas é através da hibridização com algoritmos genéticos. A técnica híbrida consegue aprender de forma eficiente ao combinar os pontos fortes do algoritmo genético com o algoritmo de retropropagação. As redes neurais híbridas são mais adequadas se considerarmos apenas a necessidade de uma pesquisa global. São boas na pesquisa global, ou seja, não se limitam a uma única direção, e funcionam com uma população de pontos em vez de um único ponto. Além disso, combinam as vantagens tanto do algoritmo determinístico BP como do algoritmo de otimização estocástica GA.

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