Modelo de predição da precipitação na cidade de São Paulo por meio de redes neurais recorrentes

Resumo

A cidade de São Paulo sofre com os impactos das fortes chuvas e inundações que causam prejuízos humanos e econômicos. Este trabalho propõe a criação de um modelo de previsão de precipitação utilizando redes neurais recorrentes (RNN), treinadas com dados históricos do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia). A RNN é capaz de aprender padrões complexos em séries temporais, permitindo previsões precisas. O objetivo do trabalho é desenvolver um modelo de previsão de precipitação que pode servir como base para tomada de decisões em casos chuvas e tempestades, possibilitando a implementação de medidas preventivas. Espera-se que o modelo contribua para a gestão de riscos, podendo se tornar mais uma ferramenta de previsão de precipitação para a população paulistana.