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2022_GuilhermeAguiar_VictorSilva_tcc.pdfTrabalho de conclusão de curso4,39 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorRissoli, Vandor Roberto Vilardi-
dc.contributor.authorAguiar, Guilherme de Oliveira-
dc.contributor.authorSilva, Victor Rodrigues-
dc.identifier.citationAGUIAR, Guilherme de Oliveira; SILVA, Victor Rodrigues. Sistema de previsão climática baseado em machine learning. 2022. 119 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2022.pt_BR
dc.description.abstractDesde a antiguidade, com os babilônios, a humanidade tem buscado entender como o clima funciona e como realizar previsões do tempo, com várias finalidades, como planejamento de agricultura e de riscos. Com o passar dos anos, esse tema sofreu um grande crescimento em sua relevância. Com o envolvimento de novas tecnologias, tem sido desenvolvidas novas formas de previsões mais assertivas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação capaz de realizar previsões climáticas com técnicas de aprendizado de máquina. Com a funcionalidade de fornecer alarmes aos seus usuários, além de possibilitar a consulta climática sob demanda, proporcionando aos usuários uma percepção mais segura sobre a situação climática, que poderá contribuir com tomadas de decisões acerca de atividades que podem ser afetadas pelo clima. Assim, trata-se de uma pesquisa aplicada, com pesquisa bibliográfica e produção tecnológica com base nas metodologias de aprendizado de máquina e desenvolvimento de software. Dessa forma, foi realizada uma comparação entre várias técnicas de previsão e foi construído um modelo de machine learning para previsão climática que alimenta uma aplicação web em que seu usuário tem acesso ao histórico e a situação meteorológica das horas seguintes.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAprendizado de máquinapt_BR
dc.subject.keywordSoftware - desenvolvimentopt_BR
dc.titleSistema de previsão climática baseado em machine learningpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-04-11T13:33:27Z-
dc.date.available2023-04-11T13:33:27Z-
dc.date.submitted2022-11-04-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/34525-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Since ancient times, with the Babylonians, humanity has been pursuing to understand how the weather works and how to make weather forecasts for various purposes, such as agriculture and risk planning. Over the years, this topic has been seeing a great increase in its relevance. With the development of new technologies, forecasts have become more assertive. This work proposes the development of an application capable of performing weather forecasts with machine learning techniques. It has the objective of contributing even more. It will be possible to transmit alarms to the user and enable the weather query on demand, providing the user with a more secure perception of the climate situation in order to contribute to the decisions that may be taken that has the climate as important. Thus, this work is applied research, with bibliographic research and technological produc tion based on Machine Learning and development of a software. Therefore, a comparison was made between several forecasting techniques and a machine learning model was built to forecast rainfall that feeds a web application in which the user has access the weather history and the weather situation of the following hours.pt_BR
Aparece na Coleção:Engenharia de Software



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