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Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PUC-PR) Uso de Inteligência Artificial para a Previsão de Deslizamentos induzidos por Fortes Chuvas Professor:

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1 Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PUC-PR) Uso de Inteligência Artificial para a Previsão de Deslizamentos induzidos por Fortes Chuvas Professor: Fábio Teodoro de Souza

2 Extração de Conhecimento Banco de Dados Especialista

3 Aprendizado do Cérebro Humano tato som visão olfato paladar Pipoca

4 Redes Neurais Artificiais Chuva Acumulada Dados de Escorregamentos Dados de Solo Topografia

5 Etapas de um projeto de Mineração de Dados 1. Obtenção dos Dados; 2. Preparação dos dados; 3. Modelagem

6 Dados de Escorregamentos (1998 a 2001) Data Horário Bairro Volume Conseqüências Tipologia

7 Parâmetros do Solo - Áreas por Bairros (ha / bairro) Qualidade Aptidão Uso PedologiaVulnerabilidade Floresta Urbana Alerta Conservada Latossolo Aluviais Boa Regular Alta Baixa : : :::

8 Dados Meteorológicos – Pluviometria (mm / 15 min) Rede automática da GEO-RIO 30 pluviômetros Transmissão a cada 15 minutos

9 Preparação dos Dados SolosPluviometriaEscorregamentos Regionalização Data / Hora / Local Predição da Falha (RNA) HAIKIN (2001) Índices de Chuva Acumulada (ICA) Predição do Volume (KNN) MITCHELL (1997) Cálculo das Taxas por Bairros

10 Modelagem Montagem de uma matriz Chuva Acumulada Dados de Escorregamentos Dados de Solo

11 Modelagem – Classificação (RNA) 1ª Classificação Nada Pânico ou Acidente Fim 2ª Classificação Tipologia Pânico Acidente Volume (EUC / MAN) V=0m 3 V>0m 3 Danos Sem Com Treinamento com todos os registros Treinamento sem a classe Nada HAIKIN (2001)

12 Regras de Associação Regras Geradas TipologiaVolume (EUC / MAN) Danos Análise da Interessabilidade Suporte = 8% Confiança = 90% Todas Variáveis Regras Inesperadas e Acionáveis LIU et al. (1998) LIU et al. (2000)

13 Índices Acumulados de Chuvas Passadas (Camada de Entrada) Chuva dos Próximos Períodos – Minutos, Horas, Dias (Camada de Saída) Predição de Chuva com Redes Neurais HAIKIN (2001)

14 ACP Árvore Correlação K - Means Regionalização dos Dados de Chuva

15 Predição dos Dados Ausentes de Chuva (RNA) Simulação específica (acima)Resultado Geral MétodosRazão de Desvio Padrão Correlação de Pearson-R Boa Performance (%) ACP0,340,94 67,6 Correlação0,340,95 13,3 Árvore0,550,83 10,5 k-means0,480,89 7,6

16 Modelo com 2 camadas (RNA) 1ª Classificação Nada 94.1% Pânico ou Acidente 93.6 % 2ª Classificação Tipologia Pânico 93.6% Acidente 72.4% Volume (EUC) V=0m % V>0m % Danos Sem 80.2% Com 70.8% * Resultados considerando a probabilidade condicional na 2ª camada Volume (MAN) V=0m % V>0m %

17 Regras de Associação Relações Quantitativas entre variáveis; Antecedente (X) => Conseqüente (Y) Regra 13 (1266 registros): Chuva 6 dias [> 92.6 mm] => ACIDENTE (25,5% 91.9% %) 25.5% - suporte da regra [P (X U Y)] 91.9% - confiança [P (Y|X)] número de ocorrências da união número de ocorrências da interseção 23.5% - porcentagem da interseção

18 Modelo de Predição de Chuvas Intensas (RNA´s) Chuva da Próxima HoraChuva do Próximo Dia Treinamento (80 a 90%), Teste (5 a 10%), Validação (5 a10%) r 2 = 0.96

19 Bagging HAN (2001); Ponderação DUDA (2001); Boosting TING & ZHENG (1998) Dados

20 Reconhecimento Científico e Mídia

21 Outras Aplicações (Modena, Itália)

22 Indígenas Xucuru em Pernambuco (MIT, EUA) ONU, 2007

23 Candidate: Fábio Teodoro de Souza, PhD (Tsinghua University) A Data Mining approach for Earthquake Prediction in China Brussels, February 11 th 2010 Science and Technology Fellowship Programme in China (STF2 China)

24 A Data Mining approach to predict long-term sediment flux and runoff in the Yellow River basin Fabio Teodoro de Souza Tianjin, September 10 th 2010

25 A Data Mining approach to predict mass movements induced by seismic events in Sichuan, China Fabio Teodoro de Souza Yantai, August 11 th 2010

26 A Data Mining approach for tree-ring growth prediction Fabio Teodoro de Souza

27 Obrigado PPGTU / PUC-PR Revista Brasileira de Gestão Urbana (URBE)


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