O presente trabalho teve por objetivo implementar computacionalmente redes neurais artificiais (RNAs) para estimativa dos valores médios mensais e anuais da erosividade da chuva (R) no Estado do Espírito Santo. Considerando que o valor mensal de R é obtido pelo somatório dos valores mensais dos índices de erosividade EI30 ou KE > 25, e que para cálculo destes existem duas metodologias de obtenção da energia cinética de precipitação, foram utilizadas quatro RNAs para cada mês, totalizando 48 redes. De posse das RNAs foi necessário conhecer as respectivas arquiteturas, funções de ativação dos neurônios e os parâmetros livres w’s e b’s para então serem geradas as funções matemáticas que as representassem. As RNAs foram implementadas utilizando-se o... |