Estudo e aplicação de redes neurais artificiais no dimensionamento de canais hidráulicos

Abstract

Este artigo apresenta um estudo das redes neurais artificiais a partir do dimensionamento de canais hidráulicos, com ênfase no canal do Rio Granjeiro, localizado na cidade de Crato-CE. O experimento consistiu na criação de duas redes neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas, desenvolvidas na linguagem de programação Python. A primeira rede usa ferramentas mais simples, como o NumPy e Pandas, com o objetivo de calcular a vazão de pico de uma bacia hidrográfica, baseando-se no modelo hidrológico SCS. A segunda rede usa ferramentas sofisticadas, como o TensorFlow, visando dimensionar um canal hidráulico, mesmo com restrições severas. Ao final do experimento, a aplicação de ambas as redes neurais resultou em um pré-projeto de um canal hidráulico artificial com satisfatória similaridade ao plano de requalificação do canal do Rio Granjeiro.