Uma previs o exacta da precipita o um problema dif cil para pa ses dependentes da agricultura, como a ndia, para analisar a produtividade das culturas, a utiliza o dos recursos h dricos e o pr -planeamento dos recursos h dricos. Este livro apresenta quest es relacionadas com a previs o de dados de precipita o di ria, mensal e anual utilizando redes neuronais. Incorporamos v rios modelos, como ARIMA, Rede Neural de Avan o (FFNN), Rede Neural de Fun o de Base Radial (RBFNN) e Rede Neural de Atraso Temporal (TDNN), para a previs o da precipita o. Todos os modelos foram implementados utilizando o software MATLAB. O objetivo do livro utilizar o Algoritmo Gen tico (AG) para otimizar as tend ncias e os pesos da rede neural. Os resultados do modelo ARIMA s o comparados com os resultados obtidos usando tr s modelos de redes neurais.
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