<document>
<page>
<par>
<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>
</par>
<par>
<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>
<line> Rev. FSA, Tere*i*a, *. *1, n. 5, art. 7, p. 135-149, m*i. *02* </line>
<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>
<line> http://dx.doi.org/10.12819/202*.21.5.7 </line>
</par>
<par>
<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>
</par>
<par>
<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>
</par>
<par>
<column>
<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>
<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>
</par>
<par>
<column>
<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>
<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>
</column>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A. N. B. Polo, J. *. A. Santos, C. O. Sant*s </line>
<line> **6 </line>
</par>
<par>
<line> *E**MO </line>
</par>
<par>
<line> Este traba*ho tem como objeti*o c*mpar*r o </line>
<line> desem*enho de pr*visão d*s modelos LSTM </line>
</par>
<par>
<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>
<par>
<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>
<line> ABST*ACT </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>
<par>
<line> b*st *e*form*nce. </line>
</par>
<par>
<line> Keywo*ds: Neural *etwork*. Time Seri*s. Pytorch. Python. </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FS*, Teresina, v. *1, n. 5, art. 7, *. 135-149, mai. 2024 </line>
<line> www4.fs**et.com.br/rev*sta </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Anál*se Comparativa de Modelos LSTM e GRU *ara Previs*o da Ve**ci*ade do Vento </line>
<line> 13* </line>
</par>
<par>
<line> 1 INTRO***ÃO </line>
</par>
<par>
<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> **c. * v*loci*a*e do ve*to, além </line>
<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>
<line> *ISK*, 2013). </line>
</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> com o *em*o. As </line>
<line> *ed*s LSTM e GRU s*o r*de* neura*s re***rentes q*e operam co* </line>
<line> boa </line>
</par>
<par>
<line> *recisão em uma grande variedade </line>
<line> de </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> para pre*er a </line>
<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>
<line> da </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> e* </line>
<line> al. (2*20) c*mpararam *odelo* LSTM * </line>
<line> de </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>
<par>
<line> Rev. FSA, Tere*i*a PI, v. 21, n. 5, ar*. 7, p. 1*5-**9, mai. 202* </line>
<line> www4.fsanet.com.br/*evista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A. N. B. *olo, J. *. A. S*nto*, C. O. Santos </line>
<line> 138 </line>
</par>
<par>
<line> * red* *eur*l recorrente LS*M multi*aria*a para *r**isão da velocidade do vento no distrito </line>
<line> fed*ral. </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> 2.1 Rede L*TM </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>
<par>
<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>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A*áli*e *ompa**tiva d* M*de*os LSTM e GRU **ra Previsão da Veloci*ad* do Vento </line>
<line> 139 </line>
</par>
<par>
<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> 2.2 Rede GRU </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> na F*gu*a 2. </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> (MA*) </line>
<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> *ev. *SA, Tere*ina P*, v. 21, n. 5, art. 7, p. 135-14*, mai. 2024 </line>
<line> www4.fsanet.*om.br/re*ista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A. *. B. Polo, J. A. A. Santos, C. O. Sa*tos </line>
<line> 140 </line>
</par>
<par>
<line> Tabela 1 - Métricas MAE, *MSE e MAPE </line>
</par>
<par>
<line> *igla </line>
<line> M AE </line>
<line> RMSE </line>
<line> M AP E </line>
</par>
<par>
<line> *quação </line>
<line> Fonte: *nto*iol*i (20*1). </line>
</par>
<par>
<line> Onde: </line>
<line> é a pr**isão para o per*odo i, </line>
<line> é o valor real do per*odo i e n é o n**ero </line>
<line> *e </line>
</par>
<par>
<line> observ*ções. </line>
<line> 3 MATE*IA*S E MÉTO*OS </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> Onde: </row>
</column>
<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> coef*c*en** de va*iaç*o etc; </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>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Análise Comparativ* de *odelos LSTM e GRU Para P*ev*são da Velocidade do Vento </line>
<line> 14* </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> 3.3 BASE DE *ADOS </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> 2*23). </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>
</page>
<page>
<par>
<line> A. *. B. Polo, J. A. A. Sa*t*s, C. O. S*ntos </line>
<line> 14* </line>
</par>
<par>
<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>
<line> a </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>
</page>
<page>
<par>
<line> A*álise Comparativa *e Model*s L*TM e GR* P**a P*evi*ão da Velocidade do Vento </line>
<line> 143 </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>
<page>
<par>
<line> A. *. B. Po*o, J. A. *. Santos, C. O. Santos </line>
<line> 144 </line>
</par>
<par>
<line> *.1 *REI*AME**O E VA*ID*ÇÃO </line>
</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>
<column>
<row> W * ndow </row>
<row> Epoc*s </row>
<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>
<row> * </row>
<row> 2850 </row>
<row> 0 ,1 5 </row>
<row> 7 </row>
<row> 2 </row>
<row> ta*h </row>
<row> 0 ,0 1 5 </row>
<row> Ada* </row>
</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> R*SE e MAPE. </line>
<line> Tabela 3 - Métrica* - Con**nto de V*lidação </line>
<line> MAPE </line>
</par>
<par>
<line> Modelo </line>
<line> *AE (m/s) RMSE (m/s) </line>
<line> (%) </line>
</par>
<par>
<line> LSTM </line>
<line> 0 ,1 0 </line>
<line> 0 ,1 4 </line>
<line> * ,6 1 </line>
</par>
<par>
<line> GRU </line>
<line> 0 ,1 4 </line>
<line> 0 ,1 9 </line>
<line> 2 ,3 * </line>
<line> Fon*e: Os aut*res. </line>
</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> Rev. *SA, Tere*i*a, v. 21, n. 5, art. 7, p. 135-149, mai. 2024 </line>
<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>
<line> *45 </line>
</par>
<par>
<line> F*gura 8 - **delo LSTM - Treino e Validação </line>
</par>
<par>
<line> Fo*te: O* autor*s. </line>
</par>
<par>
<line> 4.2 T*STE </line>
</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>
<line> j ul / 20 </line>
<line> 5 ,9 </line>
<line> 5 ,6 8 </line>
<line> 8 ,2 4 </line>
</par>
<par>
<line> ag*/20 </line>
<line> 5 ,4 </line>
<line> 5 ,* * </line>
<line> 8 ,2 3 </line>
</par>
<par>
<line> set/20 </line>
<line> 6 ,4 </line>
<line> 6 ,7 3 </line>
<line> 6 ,0 7 </line>
</par>
<par>
<line> out / 20 </line>
<line> 7 ,3 </line>
<line> 6 ,* 7 </line>
<line> 7 ,9 </line>
</par>
<par>
<line> nov/ 20 </line>
<line> 6 ,8 </line>
<line> 6 ,7 7 </line>
<line> 7 ,7 5 </line>
</par>
<par>
<line> dez/20 </line>
<line> * ,* </line>
<line> 6 ,7 7 </line>
<line> 6 ,4 </line>
</par>
<par>
<line> F*nte: Os a**o*e*. </line>
</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>
<line> *46 </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>
<line> MAPE </line>
</par>
<par>
<line> Model* </line>
<line> M*E (m/s) RMSE (m/*) </line>
<line> (%) </line>
</par>
<par>
<line> LSTM </line>
<line> 0 ,2 4 </line>
<line> 0 ,3 * </line>
<line> 3 ,6 7 </line>
</par>
<par>
<line> GRU </line>
<line> 1 ,2 9 </line>
<line> 1 ,6 0 </line>
<line> * 1 ,7 </line>
<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>
<line> 147 </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>
</par>
<par>
<line> REFERÊNCIAS </line>
</par>
<par>
<line> ANTONIOLLI, E. A. *revisão do consumo de energia e*étri** em um frigorifico: </line>
<line> um </line>
</par>
<par>
<line> estudo de c*so </line>
<line> utilizando regressão linear, redes neurais máqu*nas de vetores *e supo*te. e </line>
</par>
<par>
<line> *isse**aç*o de **strado. U*iversida*e Tecnológica Federal do Paraná. </line>
<line> BASTIANI, M et al. Applicat*on of data min**g alg*rithms in the m*nagement of the broiler </line>
<line> producti*n. Gein**c, v. 8, 2018. </line>
<line> CA*ELO, H. * et al. M**odos *e previsão de série* temporais e m*delagem híbrida ambos </line>
</par>
<par>
<line> aplica*** em médias me**ais da </line>
<line> velocidade do vento *a*a regi*es do nor*es*e do Brasil. </line>
</par>
<par>
<line> Revista Bras*leira de Meteorologia. v. 32, 2017. </line>
</par>
<par>
<line> CA*KURT, S.; SUB*SI, A. C**parasion of lin*ar regression and neural </line>
<line> networ* models </line>
</par>
<par>
<line> for*casting tourist ar*ivals to turkey. *ur**ian Journal of *cience & Engineering, 2*15. </line>
<line> CHA*DRAP*ABHA; D*NESH, C.; IBRAHIM, A. M.; SARAVN*N, *. LSTM model </line>
<line> based Wind *peed forecasting. Internatio*al *ournal of Fu*ure Gen*ration </line>
<line> Communicati*n a** Networki*g, v. *3, 2020. </line>
<line> CUNH*, M. M. Pre*isão de séries temporais p*r *ei* de mét*do* estatístic*s e neurais: </line>
</par>
<par>
<line> aplica**o a u*a *ndústria d* </line>
<line> beb*das. Trabalh* de Conclusão de Curso. *niv*rsidade </line>
</par>
<par>
<line> Tecn*lógic* F*deral do Paraná, Media*eir*, 2019. </line>
</par>
<par>
<line> GIL, A. C. Como Elaborar Proj*tos d* Pe*quisa. Sã* Paulo: Atlas, *010. </line>
</par>
<par>
<line> GRAVES, A.; JA*TL*, N.; MO*AMEDA. R. Hyb*id *p*ech r*cognition with </line>
<line> deep </line>
</par>
<par>
<line> bidirec*io*al l*tm. In: *r*ceedin*s </line>
<line> of the Auto*atic spee*h recogn*t*on and unde**tanding, </line>
</par>
<par>
<line> 2013. </line>
</par>
<par>
<line> I*MET. </line>
<line> Estação: </line>
<line> Palmei*a </line>
<line> d os </line>
<line> Í n d i o* </line>
<line> A32*. </line>
<line> *isponível </line>
<line> em: </line>
</par>
<par>
<line> <https://tempo.*nmet.gov.**/TabelaEs*a*oe*/A327>. Ac*s*o em: *0 mai. 2022. </line>
<line> JIA, P.; L*U, H.; WANG, P. Research on a Mine Gas Concent*ati*n Forecasting Model Ba*** </line>
<line> on a *RU Ne*work. IEEE Acess, *0*0. </line>
<line> J*NIOR, G. N. A.; QUEIROA, M. G. Caracterização da direçã* p*edominante, velocidade </line>
<line> máx*ma e média do *ento *o mu*icípio de Petrolina-PE. Pe*sar ac*dêmi*o, v. 17, 201*. </line>
</par>
<par>
<line> Rev. FS*, Teresina P*, v. 21, *. *, art. 7, *. 135-149, *a*. 20*4 </line>
<line> *ww4.fs*net.c*m.br/r*vista </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> A. N. B. Polo, J. A. A. Sant**, C. O. San*o* </line>
<line> 148 </line>
</par>
<par>
<line> LIM, J. Y.; KIM, *.; KIM, H. Lon* short-term m*mory (LSTM) b*sed Wind speed prediction </line>
<line> *uring t*pho*n for bri*ge tra*fi* control. J*urnal Wind Engi*eering & Industral </line>
<line> Aer*dyna*ics, 202*. </line>
<line> LISKA, G. R et al. Es*imativa de velocidade má*ima do v**to em *ira*icaba-SP via séri** </line>
<line> temporais e teoria de valores e*tremo*. R*v. Bras. Biom., v. 31, 2013. </line>
<line> MALE**KE, A. G. Uma meto*ologia para extração de conhecimento em sé*ies </line>
</par>
<par>
<line> tempor**s por meio de id*nt**icação de </line>
<line> motifs * da extração de *a*ac*er**ti*as. 20*9. </line>
</par>
<par>
<line> Di*pon*vel </line>
<line> em: </line>
<line> <h*tps://w**.teses.usp.*r/*es*s/disponiveis/*5/5*134/*de-04062009- </line>
</par>
<par>
<line> 2*1445/publico/dissertaca*_maletzke_09.*df>. Ace*so em: 20 mai. 2*2*. </line>
<line> OLIVEI*A, E.; SANTOS J. A. A. Um es*u*o comparativo da apl*c*ção de r*des neura*s </line>
<line> artific*ais n* *rev*sã* de g*r**ão eólica. Revista *ereus, v.15, 2023. </line>
<line> PAS*OS, B. T. Long sho*t term: r*des neurai* *rtificiais que são capaze* de le*, ouvi* e ler. </line>
<line> 2*21, Di*ponível em: < https://at*l*ware.com/blog/**ng-short-te*m-m*mory>. Acesso e*: 11 </line>
<line> m*r. *022. </line>
<line> **REIRA, *. T.; PERCEUS, M.; PEREIRA, E. T. Modelagem *atemática e p*evisã* d* </line>
</par>
<par>
<line> v*locidade do ven*o em **lm*ira dos Índios/AL com a </line>
<line> utilizaçã* </line>
<line> dos modelos Box & </line>
</par>
<par>
<line> J*nkins. Revista d* *xtens*o da UNEAL, v. 2, *01*. </line>
</par>
<par>
<line> PINHEIRO, T. C.; SA*TOS, J. *. A.; PASA, L. *. Gestão da produç*o d* frangos de cor*e </line>
<line> por **io d* redes ne*rais arti*icia**. Rev*sta Holos, vol. 2, 2*20. </line>
<line> PINTO, B. R. Aná**se compara*iva da eficiência de três mode*os de p*ev*são d* séries </line>
</par>
<par>
<line> tem*ora*s </line>
<line> do </line>
<line> softwar* </line>
<line> WEKA. </line>
<line> 2023. </line>
<line> Di*ponível </line>
<line> em: </line>
<line> < </line>
</par>
<par>
<line> https://r*positor*o.utfp*.ed*.*r/jspui/bitstrea*/1/3**63/1/a*alisecompara**vaeficienci*previsa </line>
<line> o.pdf>. Acesso e*: 20 jan. *024. </line>
</par>
<par>
<line> NELS*N, M. Q.; PEREIRA, * C. M.; OLIVEI*A, R. A. Stock *arket\s pric* </line>
<line> pred*ct*on </line>
</par>
<par>
<line> wi*h LSTM n*ura* *etw*r*s. I*: Internat*ona* Joint Confer*nce of Neural Networks (IJCNN). </line>
<line> Proceeding* [...]. Anch*rage: IJCNN, 2017. </line>
<line> SANTOS, J. A. A.; CHA*COS**, *. Previsão do C*nsumo de Energia Elétrica na Região </line>
<line> Sudeste: Um Estudo de Cas* Usando SARI*A e LS*M. Rev*s*a C*reus, v. 4, 2020. </line>
<line> SA*TOS, J. A. A.; SPA*CERSK*, *. S. Apli*ação d* rede* neurais recorrentes na pr*visã* </line>
<line> de geraç** eólica. Revista Cereu*, v.13, 2*21. </line>
<line> SEN, M.; OZC*N, M. *aximum wind speed for*casting usin* his*oric*l data and artific*a* </line>
</par>
<par>
<line> neural </line>
<line> networks mode*ing. I*ternationa* Journal of En**gy Applications and </line>
</par>
<par>
<line> Techn**ogi*s, v. 8, 2021. </line>
<line> SI*VA, R. * et al. Pre*isão da vel*cidade do vent* c*m série *em*oral multivar*ada *sa*d* </line>
</par>
<par>
<line> re*e </line>
<line> neural re*orrente. I*: Co*gre*so Bra*il*i*o de Energia Solar, Anais Florianópol*s: </line>
</par>
<par>
<line> C**ENS, *0*2. </line>
<line> SPANCERSKI, J.; SA*TOS, J. A. A. Pr*visão d* produtividade de arroz: uma aplicação de </line>
<line> red*s neurais recorren*es LSTM. Revista Ce*eus, v.13, 202*. </line>
<line> R*v. FS*, T*resina, v. 21, n. 5, ar*. *, p. 13*-14*, mai. *024 www4.fsan*t.co*.br/revi**a </line>
</par>
</page>
<page>
<par>
<line> Análi** C*mparativa de Modelos LSTM e GRU Para Previsão da Velo**dade do Ven*o </line>
<line> 149 </line>
</par>
<par>
<line> *U, A et al. *hort-term wind *peed pred*ti*n ba**d on GRU. I*: 2019 IEE* *ustainable </line>
<line> Power and Energy *onference. Anais B*ijing: ISPEC, 2019. </line>
</par>
<par>
<line> Com* Ref*r*nciar es*e Artigo, conforme ABNT: </line>
<line> POLO, A. N. *; *A*TOS, J. A. *; SANT**, C. O. Anális* Comp*rativa de Model** *ST* e GRU </line>
<line> Pa*a P*evisã* da Velocidade *o Ven**. Rev. FSA, T*resina, v. 21, n. 5, a*t. 7, p. **5-14*, m*i. 20*4. </line>
</par>
<par>
<line> Contribuição dos Autores </line>
<line> A. N. B. Po*o </line>
<line> J. A. *. Sa*to* </line>
<line> C. O. Sant** </line>
</par>
<par>
<line> 1) **n*epção e planejam*nto. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> 2) análise * i***r*r*tação d*s dados. </line>
<line> * </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> 3) elaboração do r*scunho ou na r*vi*ão crítica do conteúdo. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> 4) part*cipação na aprovaçã* da versão final *o *an*scrito. </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
<line> X </line>
</par>
<par>
<line> Re*. FSA, Teresina PI, v. 2*, n. 5, art. 7, p. 135-*49, mai. *024 </line>
<line> www4.f**net.com.br/revi*t* </line>
</par>
</page>
</document>

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Licencia de Creative Commons
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Ficheiro:Cc-by-nc-nd icon.svg

Atribuição (BY): Os licenciados têm o direito de copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, conquanto que deem créditos devidos ao autor ou licenciador, na maneira especificada por estes.
Não Comercial (NC): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, desde que sejam para fins não-comerciais
Sem Derivações (ND): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar apenas cópias exatas da obra, não podendo criar derivações da mesma.

 


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