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Título: Incêndios em vegetação no município de Mirador - MA: o estudo de modelos preditivos baseados em dados atmosféricos
Autor(es): Barbosa, Antonio Matheus Vilar Guimarães
Data do documento: 2021-07-28
Editor: UEMA
Resumo: Neste trabalho foi realizado um estudo com técnicas de ciência de dados com fins de construir modelos para a previsão de focos de incêndio no Município de Mirador no Maranhão. O objetivo deste trabalho foi obter, tratar e analisar os dados de variáveis atmosféricas associados com o de queimadas e aplicar os métodos de classificação com inteligência artificial para construção dos modelos de previsão. A problemática presente nesta pesquisa era responder ao seguinte questionamento: é possível utilizar modelos preditivos com inteligência artificial para previsão de focos de incêndio em vegetação com base em parâmetros históricos de variáveis atmosféricas? Para se obter uma resposta, primeiramente foram obtidos dados de variáveis atmosféricas a partir do Instituto nacional de Meteorologia e os dados de incêndios em vegetação no Instituto de pesquisas espaciais e posteriormente, foi feita uma análise exploratória destes com fins de buscar correlações matemáticas e as similaridades entre elas, para se entender a dinâmica relacional das variáveis em questão, em seguida foi aplicado alguns métodos de classificação de inteligência artificial com fins de construir os modelos preditos, das quais foram as redes neurais artificiais, k-vizinhos mais próximos e floresta de decisão aleatória, após construção dos modelos, foram testados e avaliados e chegou-se à conclusão de que eles tiveram resultado satisfatórios, apresentando acurácias acima de 80%, diante disso, este trabalho pode contribuir para implementação de um sistema de previsão de incêndios, para assim melhorar-se o tempo resposta do serviço do corpo de bombeiros militar.
Palavras-chave: Inteligência artificia
Modelos preditivos
Incêndios em vegetação
Variáveis atmosféricas
Aparece nas coleções:Curso de Bacharelado em CFO/Bombeiros - CCT - Monografias

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