{"id":4495,"date":"2017-08-14T15:05:55","date_gmt":"2017-08-14T17:05:55","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4495"},"modified":"2017-08-14T15:05:55","modified_gmt":"2017-08-14T17:05:55","slug":"seminario-de-andamento-leroi-floriano-de-oliveira","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/noticia\/seminario-de-andamento-leroi-floriano-de-oliveira\/","title":{"rendered":"Semin\u00e1rio de Andamento: Leroi Floriano de Oliveira"},"content":{"rendered":"<p><strong>T\u00edtulo<\/strong>: Proposta de um m\u00e9todo de clusteriza\u00e7\u00e3o adaptativa para s\u00e9ries de dados hidrol\u00f3gicos com valida\u00e7\u00e3o dos clusters por testes de homogeneidade e de discrep\u00e2ncia<\/p>\n<p><strong>Autor<\/strong>: LEROI FLORIANO DE OLIVEIRA<\/p>\n<p><strong>Orienta\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Marilton Sanchotene de Aguiar, Orientador (PPGC-UFPel)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Banca Examinadora:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Ricardo Matsumura Araujo (PPGC-UFPel)<\/li>\n<li>Samuel Beskow (Universidade Federal de Pelotas)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Data<\/strong>: 25 de Agosto de 2017<\/p>\n<p><strong>Hora<\/strong>: 09:00<\/p>\n<p><strong>Local<\/strong>: Sala 318<\/p>\n<p><strong>Resumo<\/strong>:<br \/>\nNo campo da Hidrologia Aplicada existe a necessidade de classificar bacias hidrogr\u00e1ficas em regi\u00f5es com padr\u00f5es hidrol\u00f3gicos similares de modo que, baseado nos dados de s\u00e9ries hist\u00f3ricas de vaz\u00e3o em cursos d`\u00e1gua, seja poss\u00edvel a transposi\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es para outros pontos n\u00e3o medidos dentro da mesma regi\u00e3o com comportamentos hidrol\u00f3gicos semelhantes, mas que n\u00e3o possui dados dispon\u00edveis. Utilizam-se de t\u00e9cnicas de clusteriza\u00e7\u00e3o para o agrupamento de bacias hidrogr\u00e1ficas na cria\u00e7\u00e3o de regi\u00f5es hidrol\u00f3gicas. Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina t\u00eam apresentado grande import\u00e2ncia na computa\u00e7\u00e3o por serem capaz de aprender e modificar seu funcionamento baseado em informa\u00e7\u00f5es armazenadas e acumuladas ou est\u00edmulos ao longo do processo de aprendizagem. Neste contexto, este trabalho prop\u00f5e um avan\u00e7o nos m\u00e9todos estudados no sentido de obter um m\u00e9todo de re-clusteriza\u00e7\u00e3o adaptando a quantidade de clusters e selecionando s\u00e9ries de dados hidrol\u00f3gicos com base na valida\u00e7\u00e3o dos clusters por testes de homogeneidade e de discrep\u00e2ncia. Para o estudo de caso ser\u00e3o utilizados os dados de s\u00e9ries hist\u00f3ricas de 108 esta\u00e7\u00f5es fluviom\u00e9tricas do estado do Rio Grande do Sul do qual ser\u00e3o obtidos os atributos descritos por trabalhos do grupo de pesquisa que consistem em medidas de sazonalidade, tais como: Seasonality Ratio (SR), Seasonality Index (SI) e a Seasonality Histogram (SH). Al\u00e9m destes atributos poder\u00e3o ser observados outros atributos para avalia\u00e7\u00e3o da relev\u00e2ncia na clusteriza\u00e7\u00e3o de regi\u00f5es hidrologicamente homog\u00eaneas. Para a valida\u00e7\u00e3o de homogeneidade dos clusters ser\u00e1 utilizado o teste estat\u00edstico que determina o grau de homogeneidade de um grupo formado por s\u00e9ries hidrol\u00f3gicas a partir de suas caracter\u00edsticas hist\u00f3ricas de chuva e vaz\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo: Proposta de um m\u00e9todo de clusteriza\u00e7\u00e3o adaptativa para s\u00e9ries de dados hidrol\u00f3gicos com valida\u00e7\u00e3o dos clusters por testes de homogeneidade e de discrep\u00e2ncia Autor: LEROI FLORIANO DE OLIVEIRA Orienta\u00e7\u00e3o: Marilton Sanchotene de Aguiar,&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":881,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[17,23],"tags":[],"class_list":["post-4495","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticia","category-ppgc"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/paGhNl-1av","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4495","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/881"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4495"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4495\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4495"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4495"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4495"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}