Análise Comparativa de Modelos LSTM e GRU Para Previsão da Velocidade do Vento / Comparative Analysis of LSTM and GRU Models for Wind Speed Prediction

José Airton Azevedo dos Santos; Aldino Normelio Brun Polo; Cidmar Ortiz dos Santos

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> An*lise Comparativa de Modelos LST* e *RU Para Pr*vi*ão da V**ocidade do Ven** </line>

<line> Comparativ* Analysis of *STM a*d *RU Models *or Wind Speed **edic*ion </line>

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<line> Aldin* Nor*elio B*u* Polo </line>

<line> Me*trando no Programa d* Pó*-Graduação em Te***logias Co*putacionais pa*a o Agrone*ócio </line>

<line> Engenh*iro Químico pela *ni*ersidade Estad*al do Oest* do *araná </line>

<line> E-m**l: aldin*po*o@alunos.utf*r.**u.br </line>

<line> José *irton Azevedo do* S*ntos </line>

<line> Dout*r em Engenha*ia Elétrica, Unive*sid*de Federal de *ant* Ca*arin* </line>

<line> Professo* da *n*versidad* Tec*ológica Feder*l do Paraná </line>

<line> E-mail: airton@utfpr.e*u.br </line>

<line> Cidmar Orti* d*s *a*to* </line>

<line> Dout*r em **sino de Ciência e *e*nolo*ia, Univers*dade Tec**l*gica Federal do Paraná </line>

<line> P*ofess*r *a Univers**a*e Te*nológic* Federal do **raná </line>

<line> E-ma*l: cidma*@utfpr.edu.*r </line>

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<row> End*reço: Aldi*o Normel*o Brun *olo </row>

<row> Unive**idade Tec*ológica Feder*l do *a*aná - Campus </row>

<row> Medianei*a - *venida *rasil, 4**2 CEP 8*884-000 - </row>

<row> Caixa Postal 2*1 - Medi**eira - PR - Brasil. </row>

<row> Endereço: J*sé Airto* Azevedo dos Santos </row>

<row> Unive*sidad* T*cnológic* Federal d* Par*n* - Cam*us </row>

<row> Medianeir* - Avenida Brasil, 4232 C*P 85884-00* - </row>

</column>

<row> Edi*o*-Chefe: *r. Tonny Kerley de Ale*car </row>

<row> Rodrig*es </row>

<row> **tigo re*ebido *m 04/02/*0*4. Últ*ma versão </row>

<row> recebid* em 1*/03/2024. Aprovad* em 15/03/2024. </row>

</column>

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<par>

<row> Caix* P**ta* 271 - Media*eira - PR - Bras*l. </row>

<row> En*ereço: Cidma* Ortiz dos S*ntos </row>

<row> Universidade Tecnológ*ca *ed*ral do Paraná - Campus </row>

<row> Mediane*ra - Ave*ida *rasil, 4232 CEP 85884-000 - </row>

<row> Ca*xa Postal 2*1 - Me*ianeira - P* - Brasil </row>

</column>

<row> Avaliado pelo sistema *riple Rev**w: Desk Review a) </row>

<row> pelo Editor-Che*e; * *) Do*ble Blin* *evi*w </row>

<row> (a*a**ação cega *or doi* avaliad*res da área). </row>

<row> R*v*são: Gra*atical, Normativa e de For*a*a*ão </row>

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<line> A. N. B. Polo, J. *. A. Santos, C. O. Sant*s </line>

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<line> Este traba*ho tem como objeti*o c*mpar*r o </line>

<line> desem*enho de pr*visão d*s modelos LSTM </line>

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<line> (Long Short Term Memory) e **U (Gated Recurre*t Units). Para realizar ess* c*mparaçã*, </line>

</par>

<par>

<line> utilizou-*e *m* base de dados de velocidade má*ima do ve*t*, </line>

<line> obtida </line>

<line> do Instituto *aciona* </line>

</par>

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<line> d* Meteorologia (INMET). Essa *ase *presenta u*a s*rie </line>

<line> histór*ca mensal d* veloci*a*e </line>

</par>

<par>

<line> m**ima *o *e**o, da est*ção *e**oro*ógi*a *e Pal*eira *os Índios, n* p**íodo en*re 200* e </line>

<line> 2020. O* *o*elos de pre*isão LSTM e GRU foram impl*mentados em Python, utilizando a </line>

<line> bi*lioteca Pytorch. Resultado* obtidos dos dois modelos foram co*parad*s por meio das </line>

<line> métrica* RMSE (Root *ean *quare* E*ror), M*PE (Mean Absolute Perce** Err*r) e MAE </line>

<line> (Mean *bsolute Erro*). Verificou-se, para um horizonte de curt* *razo (6 meses), que a r*de </line>

<line> neural LSTM apres*ntou o *elhor desempenho. </line>

<line> *alavras-chave: Redes Neurais. S*ries Te*por*is. Pytorch. Python. </line>

</par>

<par>

<line> Thi* work aims t* compare th* </line>

<line> pred*ctio* perfo*mance of the LSTM (Long S*ort Term </line>

</par>

<par>

<line> Memory) and *RU (*ated Recurre*t Units) models. To car*y out this co*parison, a data*ase </line>

<line> of maximum *ind speed, obtained **om the Nation*l Institute o* Meteorology (INMET), wa* </line>

<line> u*ed. Thi* d*tabase presents a mon*hly histo*ical series of max*mum *i** speed, from the </line>

<line> P*lmeir* dos Índio* meteor*logical station, in the *er*o* bet*een 2008 a*d 2020. The LSTM </line>

<line> an* GR* fore*ast models w*re *mple*ented in *yt*on using the Pyt**ch libra**. Results </line>

<line> obtai*e* from the tw* mod*ls **re compared usin* t*e metrics RMSE (Root Mean S*uared </line>

</par>

<par>

<line> Error), *APE (Mean Abso*ute Perc*nt Error) </line>

<line> an* MA* (Mea* Absol*te Error). It wa* </line>

</par>

<par>

<line> verif*ed, for a short-term h*rizo* (6 m*nth*), </line>

<line> that the LST* neural *etwo*k *resented th* </line>

</par>

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<line> Keywo*ds: Neural *etwork*. Time Seri*s. Pytorch. Python. </line>

</par>

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<line> Rev. FS*, Teresina, v. *1, n. 5, art. 7, *. 135-149, mai. 2024 </line>

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<line> Anál*se Comparativa de Modelos LSTM e GRU *ara Previs*o da Ve**ci*ade do Vento </line>

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<line> 1 INTRO***ÃO </line>

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<line> Os v*ntos, car*cterizados como r*sult*d*s de dif*r*nt*s gr*dien*e* horizontais de </line>

</par>

<par>

<line> pressão, são orig*nados do aquec**ento diferencia* de porções </line>

<line> d* ar p*la rad**ç*o solar. O </line>

</par>

<par>

<line> co*heciment* da velocidade d* ve*to contribui para o planej*men*o de ins*alação de di*tritos </line>

<line> ind**triais, *onstruç*o de es*ábulos, dimensionamento de tor*es de g**ação de ener*ia eól*c* </line>

</par>

<par>

<line> de es*ar d*re**mente rela*ionada com o fenômeno da </line>

</par>

<par>

<line> polini*aç*o, i*fluencia </line>

<line> também a distribui*ão das cultu*as </line>

<line> no campo (JÚNIOR al., 2*1*; et </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Porta*to, * imp*e**ntação de ferr*m*ntas de previsão cap*zes de predizerem os </line>

<line> *al*r*s da vel*cid*de do vent* *m u*a *egião, a par*i* de dados históric*s, fa*-** **cessár*a </line>

<line> para processos de tom*da de decisão. Segundo Pinto (2023), ferra**ntas de pre**s*o de sér*es </line>

</par>

<par>

<line> tempo*ai* pod*m **r util*z*das par* *ealizar pr*visões mensais da </line>

<line> vel*cidade do v**to *m </line>

</par>

<par>

<line> *ma d*terminada região. </line>

</par>

<par>

<line> *éries tem*orai* podem ser de**nidas como u*a coleção de *ados de um d*ter*in*d* </line>

<line> fe*ômeno, coletado* *o *ongo de um perí*d* *e tempo, *eral*ent* em inte*valo* *g*ais </line>

</par>

<par>

<line> (MALETZ**, 2009). S**undo Cunha (2019), </line>

<line> é pos*ível, po* me*o de model*gem </line>

</par>

<par>

<line> matemática, *xtrair inf*rmações des*e* da*os, s*pondo a c*ntin*idade do comp**t**ento </line>

<line> ap*esentado anterio*mente. </line>

<line> *ent*e as técnic*s util*z*da* *ara p*evisão de séries temp*rai*, estão as redes *e*rai* </line>

<line> reco**entes. As re*es rec**rent** são rede* m*it* u*ilizadas para anali*ar padrões que va**a* </line>

</par>

<par>

<line> *ed*s LSTM e GRU s*o r*de* neura*s re***rentes q*e operam co* </line>

</par>

<par>

<line> *recisão em uma grande variedade </line>

<line> problemas, </line>

<line> g*aças * capacidade dessas redes em </line>

</par>

<par>

<line> a*reenderem sequência* de curto e longo prazo (*RAVES, 20*3; NELSON et al., 2017). </line>

<line> *ár**s traba*h*s, na úl*ima déc*da, utili*ar*m *é*nica* de análi*e de *é*ies t*mporais </line>

</par>

<par>

<line> velocidad* do ve**o. Cam**o *t al. (**17) </line>

<line> util*z*ram mod*los Arima, Holt- </line>

</par>

<par>

<line> Wi*te*s e d* re*es ne*ra*s artificiais para previsão men*al d* *e*ocidade do vent* n* região </line>

</par>

<par>

<line> no**este do Brasil. Se* e Ozcan (2021) *tilizaram rede* *eurais *rt*f*ciai* para pr*vi*ã* </line>

</par>

<par>

<line> velo*idade máxima do ve*to </line>

<line> na pr**íncia d* *onya, *ituada na T*r*uia. Lim e* al. (2022) </line>

</par>

<par>

<line> uti*izaram, pa*a c*ntrole do *ráfego, u*a red* L*T* para pre*isão de ven*os fo*tes, de curta </line>

</par>

<par>

<line> duração, em uma pon*e. Chandrapb*a </line>

<line> al. (2*20) c*mpararam *odelo* LSTM * </line>

</par>

<par>

<line> regressão linear na previsão da *e*ocidade do ve*to na Índia. Xu et a*. (2019) p**puse*am um </line>

<line> modelo GRU *ara *revis** da velocidade do v*nto *a China. ** Silva et al. (2*22) utiliza*am </line>

</par>

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<line> www4.fsanet.com.br/*evista </line>

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<line> A. N. B. *olo, J. *. A. S*nto*, C. O. Santos </line>

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<par>

<line> * red* *eur*l recorrente LS*M multi*aria*a para *r**isão da velocidade do vento no distrito </line>

<line> Nesse *ontexto, *ste t*abalho te* c*mo o*jetivo co*parar o *es*mpen** de p*evisão </line>

<line> dos m*delo* LS** (Long S*o*t Term Mem*ry) * GRU (Gated Recurrent Units), de modo a </line>

<line> verificar **a* dos dois m*d*los a*resenta melhor des*mpenho na pre*isão *e*sal ** </line>

<line> v*locidade máxim* *o v*nto. </line>

<line> 2 FUND**E*TA*Ã* TEÓRICA </line>

<line> *est* s*ção *pres*ntam-se, d* manei*a sintetizada, os conc*itos teóricos *ue embas*m </line>

<line> este trabal*o. </line>

<line> A rede *eural r**orrente LSTM fo* pro*etada com m*ior precisão que *s redes neur*is </line>

<line> rec**rentes convencionais, para modelar sequências tempor**s e su*s de*end*ncias de longo </line>

<line> prazo (OLIVEIR*; SANTO*, 2023). </line>

<line> O elemento base da topologia LS*M é a *él*la d* mem*ria (Figu*a 1). A célula </line>

<line> LSTM p**sui u** *ntrada *t e três porta* (*RA*ES et al., 2013; *ASSOS, 2021). </line>

<line> P*rta de Esquecim*nto (ft): Essa port* permite el*mina* elementos da m*mória; </line>

<line> Por*a de *aída (Ot): Ness* porta o est*do oculto é atua*izado, co* bas* na entrada e na </line>

<line> memór*a da cél*la; </line>

<line> **rt* de Entr*da (*t): Permite adi*ion*r novo </line>

<line> s elementos à **mória. </line>

<line> Figura 1 - Célul* de *emória - LSTM </line>

</par>

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<line> Fonte: Jia e W*ng (202*). </line>

<line> Rev. FSA, T*re*ina, v. 21, n. 5, art. 7, *. 13*-149, mai. 2024 www4.fsanet.com.br/re*ista </line>

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<line> A*áli*e *ompa**tiva d* M*de*os LSTM e GRU **ra Previsão da Veloci*ad* do Vento </line>

</par>

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<line> Cada uma d*s *rês portas utiliza un**a*e* de ativaç** para s*rem acionadas. *ss* faz </line>

<line> com q*e as inform*ções *luam através da célula. O parâmetro Ct, estado da célula, s* </line>

<line> co*port* como u*a *orreia t*an*portadora na qual *e pode a**cionar ou remove* d*dos da </line>

<line> *emória da cél*la (SANTOS; C*AUCOS*I, 2020; SI*VA, 2023). </line>

<line> * red* r*co*rente GRU, um* v*riação d* rede LSTM, possui uma e*trutura mais </line>

<line> simples e r*qu*r me*os *empo de tre*namento. N*ssa r*de são utilizadas som*nte *uas portas </line>

<line> de contr*le. * porta de a*ua*ização rt, que faz o papel da *orta d* entrada e esquecimento, e a </line>

<line> porta de *edefinição zt. * r*de *RU é mais rápida d* tr*inar e pre*is* de menos dados *ara </line>

<line> g**e**lizar (SANTOS; SPANCERSKI, 20*1). A topologia de *ma célula GRU é apresentada </line>

<line> Figur* 2 - Célula de memória - GRU </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Jia * Wang (20*0). </line>

</par>

<par>

<line> 2.3 *ÉTRICA* </line>

</par>

<par>

<line> *ara *valiar o *e*empenh* de *rev*são dos mod*los LST* e *RU, *ora* utilizados </line>

<line> três *ndicadores: Rai* Quadrada do Erro Quadráti*o *édi* (RMSE), Er*o Mé*io Ab*oluto </line>

</par>

<par>

<line> e Erro Pe*c*ntual Absoluto Médio (MAPE). Quant* ma*s *róx*mo de zero forem *s </line>

</par>

<par>

<line> valores das *ét*i*as *AE, R*ME e **PE, *elhor ser* a pr*visão do modelo (PIN*EIRO et </line>

<line> al., 2020; BASTIANI ** al., 2018; CA*KURT; SUBASI, 20*5). </line>

<line> As ***ações da* mé*ricas, MAPE, RMSE e MA*, são apr*sentadas n* Tab*la 1. </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.*om.br/re*ista </line>

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<line> A. *. B. Polo, J. A. A. Santos, C. O. Sa*tos </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 1 - Métricas MAE, *MSE e MAPE </line>

</par>

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<line> *quação </line>

<line> Fonte: *nto*iol*i (20*1). </line>

</par>

<par>

<line> é o valor real do per*odo i e n é o n**ero </line>

</par>

<par>

<line> observ*ções. </line>

<line> Nest* seção serão abordad*s os procedimen*os ado*a**s p*ra r*aliz**ão do trabalho. </line>

<line> 3.1 *IPO ** PESQUISA </line>

<line> Os procedimentos metodoló*icos desenvolvido* nesta pesqu*sa são apre*entados no </line>

<line> fl*x*grama da F*gura * (*IL, 201*; P*NTO, 20*3). </line>

<line> Figura 3 - Procedimento* M*t****ógic*s </line>

</par>

<par>

</column>

<row> Fonte: Pinto (2*23). </row>

<row> Pesq*is* Quantitativa: cara*teri*a-*e pelo uso de dados numéri*os *istóric*s. N**ta </row>

<row> a*ordagem aplicam-se tamb*m téc*i*as estatísticas como * média, *esvi* padrão, </row>

<row> Pesquisa Básica: é uma pesquisa ci*ntíf*ca que tem com* propó*ito analisar </row>

<row> c**he*imentos úteis *ara o avanço da c*ência e da tecnologia; </row>

<row> Pesqu*sa De**ritiva: pode ser definida com* a*uel* que de*creve uma realidade, </row>

<row> com*, por exemp*o, as característic** de uma popu*ação; </row>

<row> Pesquisa Operacional: busca sol*ção para um determinado pr*blema por meio de </row>

<row> modelo* matemáticos ou estatí*ticos. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> *ev. FSA, Teresi*a, *. 2*, *. *, art. *, p. 13*-149, mai. 2*24 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

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<line> Análise Comparativ* de *odelos LSTM e GRU Para P*ev*são da Velocidade do Vento </line>

</par>

<par>

<line> *.2 ETAPA* ** *R*BALHO </line>

</par>

<par>

<line> *r*s et*pas foram rea**zadas nes*e traba*ho, para *om*arar os modelo* LSTM e GRU: </line>

<line> Análise de dad*s: Inic*al*ente, na primeira *tapa, rea*i*ou-se u* pré-processame*to </line>

<line> dos dados obtidos do INMET visando *dequ*-los a*s algo*itm*s. Na sequênc*a, </line>

<line> realiz*u-s* uma análise explora*ória desses dados; </line>

<line> Treina*ent* * Validação: N* seg*nda e*ap*, t*e*nam*n*o e validação, *oram </line>

<line> selecio**dos, po* mei* *e métricas, o* melhores *odelos LSTM e GR*; </line>

<line> Teste: N* últim* etapa, etapa de teste, os mode*o* *oram test*dos pa*a dados q*e não </line>

<line> *a*ticiparam da etapa de treina*en** * validação. </line>

<line> Inicialmente, o*t*ve-se da e*tação m*teoro*ó**ca *327 (Figu*a 4), loca*izada no </line>

<line> muni*ípio ** *almeir* dos Índios, no estad* do Alago*s, uma base de dad*s com 1*6 </line>

<line> **stâncias da velo*idade *á*ima do vento (Jan/*008 - Dez/*020) (INMET, *022). </line>

<line> Figura 4 - Estaç*o Meteorológica de Palmeir* dos Índios </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Pereira et *l. (2017). </line>

</par>

<par>

<line> A estação *e Palme*ra dos Í*dio* possui uma tor*e </line>

<line> com * a*emômetr*s situados nas </line>

</par>

<par>

<line> altura* d* 30, 70 e 1*0m e s*ns*res de direção da *elocidade do vento *m 30 e 7*m (PINTO, </line>

<line> * série histórica da vel*cidade m*xima *o *ento é ap*esent*da n* Figura 5. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a *I, v. *1, n. 5, art. 7, p. *35-14*, mai. 20*4 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revis*a </line>

</par>

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<line> Fi*ura * - Série histórica da *elocidade máxima *o vento </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: O* autores. </line>

</par>

<par>

<line> 3.4 RECUR*OS </line>

</par>

<par>

<line> Neste traba*h*, para </line>

<line> implement*ção dos algo*itm*s LSTM e GRU, *tili**u-se o </line>

</par>

<par>

<line> ambiente de desenvo*vimento Ju*yter N**eboo*. Foram utiliza*as, em conjunto *om </line>

</par>

<par>

<line> linguagem de programação Pyt*on, as bibliotec*s de visualização e análise dos dados </line>

</par>

<par>

<line> Matplot**b e P**das. Pytorch é </line>

<line> uma bibli*te** dese*volvida pelo laboratório de inteligência </line>

</par>

<par>

<line> artificial do </line>

<line> Facebook, p*ra *t*liz*ção em projeto* d* aprendiz*do d* máquina (OLIVEIRA; </line>

</par>

<par>

<line> SANTOS, 2021). </line>

<line> Em r*lação ao hardware, utlizou-se, e* conju*t* c*m o sistema *pe*acional Ubuntu, </line>

<line> um n*tebook com p**cessado* c*re i7, com 16 *B de m**ória RAM. </line>

<line> 4 RESULTADO* E *ISCUSSÕES </line>

<line> Inicialmente, *eal*zou-se uma análise descrit*va do* dados (F*gura 6). </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FSA, Teresina, v. 21, n. 5, art. 7, p. 135-149, mai. 2024 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

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<line> A*álise Comparativa *e Model*s L*TM e GR* P**a P*evi*ão da Velocidade do Vento </line>

</par>

<par>

<line> Figu*a 6 - An*lise descr*tiv* do* d*dos </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores. </line>

<line> Pode-se o*ser*a*, pe*os da**s a*resentados n* Figu** 6, que a v*locidad* fi*ou par* o </line>

<line> período em estudo em m*d** de 6,627 m/s, aprese*tan*o, neste per*odo, velocidade mínima e </line>

<line> m*xi*a d* 4,9 m/s e 8,7 m/s. Calculou-se, *or meio do* dados apre*entados na Figura 6, um </line>

<line> coeficie*te de *ariaç*o do* dados de 13,7%. Q**nto maio* o co*ficiente de va*iação maior a </line>

<line> va*iação nos dad*s. </line>

<line> A médi* mensal d* *elocidad* máxima do vento dura*te o p*rí*d* estu*ad* é </line>

<line> apresentada na F*gura 7. P**e-se n*tar, por **io dessa figura, *ue *s me*es *om me*or </line>

<line> v*loc*dade são m*io e *unho (5,65 m/s). Obs*rvo*-se também uma v*lo*idade máxima pa*a o </line>

<line> mês de n*vembro (7,54 m/s). </line>

<line> *i*ura 7 - Média men*al máxima da veloci*ade do *ento </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os au*ores. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresin* *I, v. 21, n. 5, *rt. 7, p. **5-149, mai. 20*4 </line>

<line> www*.fsa*et.com.*r/revista </line>

</par>

</page>

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<par>

<line> A. *. B. Po*o, J. A. *. Santos, C. O. Santos </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *ários mode*os d*s dois **gorit*os foram tre*nados *tili*a**o-se a biblioteca </line>

<line> ***orch. *s melhore* *arâmetros *ncontrados para os *odelo* LS*M * GRU são </line>

<line> *p**sentados *a Tabela 2. *s modelos f*ram configurados para utili*arem 7*% das amost**s </line>

<line> em tr*in*mento e os 30% restan*es pa*a val*dação. </line>

<line> Tabela * - Pa*âmetros das redes </line>

<line> *arâmetro </line>

<line> Activat**n function of the hi*den laye* relu </line>

</par>

<par>

<row> Dropout </row>

<row> Hidde* layer dimensio* </row>

<row> *umber de netwo*k lay*r* </row>

<row> *cti*a*t**n fu*cti** *f the output laye* </row>

<row> Learning rate </row>

<row> Optimize* </row>

<row> *onte: Os autores. </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Na Tabe*a 3, apresent*m-se, para o conjunto de val*dação, os resu**ados das métricas MAE, </line>

<line> Tabela 3 - Métrica* - Con**nto de V*lidação </line>

</par>

<par>

<line> Modelo </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Observa-se, n*s **dos registr*dos na Tabela 3, que o mo*elo LSTM apresentou, para o </line>

<line> conjunto de validação, *r*os menores que o *odelo GRU. </line>

<line> Na F**u*a 8, *pres**tam-se os resultados d* pr*dição de treino e validaçã* do mo*elo LSTM. </line>

</par>

<par>

<line> w*w4.*sanet.com.br/r*vi*t* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Análise C*mparativa de **delos **T* e GRU Para Pre*isão da Velocidade do Ven*o </line>

</par>

<par>

<line> F*gura 8 - **delo LSTM - Treino e Validação </line>

</par>

<par>

<line> Fo*te: O* autor*s. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Na **b*la 4, apresentam-se, para o Conjunto de Te*t* (6 meses), os *ados o*s*rvados (r*a*s) </line>

<line> e predit*s pelos mode*os de prev*são LSTM e *RU. </line>

<line> Tabela 4 - Previsões - *onj**** de Teste (*/s) </line>

<line> Meses Obser*ado *ST* GRU </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Os resultado* das prev*sões p*r* o C*n*unto de T**te são apresent*do* na Figur* 9. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 21, n. 5, ar*. 7, p. 1*5-149, m*i. *02* </line>

<line> www4.fsanet.com.b*/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. N. B. P*lo, J. A. A. Santos, *. *. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Figur* * - *revisões - Con*u**o de **ste </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Os autores. </line>

<line> A*re*entam-se tam*ém, na Tabela 5, o* resultados das métricas (M**, RSME e M*P*) par* </line>

<line> o c*njunto de teste. </line>

<line> Tabela 5 - Métr*cas - Conjunto de Teste </line>

</par>

<par>

<line> Model* </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os a**ores. </line>

</par>

<par>

<line> Nota-se, por *eio das curvas ap*es*ntad*s na Figura 9, que a curva dos dad*s *revistos pelo </line>

<line> modelo LSTM teve um melh*r ajus*e com a curva do* d**os observados (*ea*s). Obse**a-*e </line>

<line> também, d*s result*dos aprese*tados n* *abe*a *, que o modelo L*TM, c*m r*lação ao </line>

<line> modelo GRU, **resentou erros me*ores (MAE, RSME e MA*E). </line>

<line> 5 CONSIDERA*ÕES FIN*IS </line>

<line> *este trabal*o, com*araram-se, na prev*sã* da velocidade mensal máxima *o vento, *s </line>

<line> resultados dos modelos deep learning LSTM e *RU. *s d*dos de velocidade do vento da </line>

</par>

<par>

<line> estação de Pal*eira dos Ín*ios for** </line>

<line> fornecidos pelo Institut* Na*ional de Meteo*o*ogia </line>

</par>

<par>

<line> (*NM*T). Os model*s LSTM e *RU, implement*d*s neste tr**alho, </line>

<line> *assaram pe*as etapas </line>

</par>

<par>

<line> d* t*einam*nto, *alidação e teste. </line>

</par>

<par>

<line> *nicialmen*e, na etapa de *rei*amento e validação, selecionaram-se, por m*io d*s métricas </line>

<line> MAE, RSME e MAPE, os melhores modelo* LSTM e GRU. *a *equênci*, n* etapa de *este, </line>

<line> Rev. FSA, T*resina, v. 21, *. *, art. 7, p. 13*-1*9, mai. *024 www4.fsan*t.com.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Anális* Comparativa de Modelos LST* e GRU Para Previsã* da V*lo*idade do Vento </line>

</par>

<par>

<line> ob*ervou-s* qu* o m*de*o LSTM apresentou melhores p*e*is*es que o m*delo GRU </line>

<line> (MAPE_LSTM=3,67% e *APE_*RU=2*,7%). *m MAPE=3,67% ind*ca * boa capa*idade </line>

<line> d* *enerali*a*ão da rede ne*ral LSTM. Portanto, con**ui-se que o mo*elo LSTM pode a*udar </line>

<line> n*s pr*cessos de tomada de decisã* e* áreas *ue t*nham interess* em p*evisões de ve*to. </line>

</par>

<par>

<line> Emb**a o a*g***tmo L*TM t*n*a apr*sentado bons resu*tados *a previsão </line>

<line> da velocidade </line>

</par>

<par>

<line> máxima do vento, sug*re-se, </line>

<line> *ar* trabalhos futu*os, </line>

<line> uma c*mparaç*o co* re*es neurais </line>

</par>

<par>

<line> híbridas *NN-LST* e BiLSTM-CNN. </line>

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</par>

<par>

<line> Contribuição dos Autores </line>

</par>

<par>

<line> 1) **n*epção e planejam*nto. </line>

</par>

<par>

<line> 2) análise * i***r*r*tação d*s dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboração do r*scunho ou na r*vi*ão crítica do conteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) part*cipação na aprovaçã* da versão final *o *an*scrito. </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, Teresina PI, v. 2*, n. 5, art. 7, p. 135-*49, mai. *024 </line>

</par>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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