Prevendo a atividade solar através de redes neurais nebulosas

Astronomy and Astrophysics – Astronomy

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Atualmente, a integração de redes neurais com técnicas da Matemática Nebulosa (Fuzzy Sets), tem sido usada robustamente para fazer previsões em vários sistemas físicos. Este trabalho representa uma continuidade da contribuição apresentada anteriormente durante a XXVIIa Reunião Anual da SAB, onde exploramos a aplicação de redes neurais para previsões futuras de séries temporais. Para este, enfatizamos o uso da técnica ANFIS (Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System), que consiste em uma rede do tipo back-propagation, onde os dados são processados em uma camada intermediária, tendo numa camada de saída, os dados numéricos. Para que a previsão seja feita com sucesso utilizando-se técnicas matemáticas adequadas, é fundamental a existência de uma série razoavelmente longa de modo que a dinâmica contida nesta possa ser melhor extraída pela rede neural. Nesse sentido, foram utilizados novamente os dados históricos das manchas do Sol (1818-2002) afim de verificar o comportamento futuro da atividade solar (Ciclos de Schawbe) a partir da técnica descrita acima. Previsões realizadas para o ciclo anterior (n.22, máximo de 158,5 em julho de 1989), bem como para o atual (n.23, máximo de 153 em setembro de 2000), apontam valores bastante coerentes com os publicados na literatura, levando em consideração, respectivamente, as barras de erros associadas: 166+/-18 e 160+/-14. Para o próximo ciclo de Schawbe (2006-2017), nossa previsão aponta o valor de 172+/-23 como máximo para o primeiro semestre de 2011 (Abril +/- 3 meses). A ANFIS acompanha de maneira satisfatória o movimento das séries estudadas durante o treinamento e durante a verificação (menor dispersão das funções de pertinência), com erro absoluto inferior a 20 por cento.

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