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A qualidade da água está diretamente relacionada com o seu nível de poluição causada pelas ações antrópicas e industriais. Por isso, são realizados os monitoramentos limnológicos dos parâmetros básicos da qualidade da água, como forma de obtenção de dados que norteiam as tomadas de decisão dos órgãos gestores de recursos hídricos. Neste contexto, o presente estudo tem o objetivo de analisar o conjunto de dados e o desempenho dos algoritmos regressão linear, random forest, redes neurais MLP e LSTM na predição temporal e espaço-temporal. Os modelos são avaliados através das métricas MAPE e RMSE. Portanto, na predição temporal a técnica LSTM apresenta o menor MAPE médio, 4.66% e o MLP o menor RMSE médio, 2.47. Porém, na predição espaço-temporal, o MLP tem o menor resultado médio de MAPE e RMSE, respectivamente, 5.94% e 1.34. |
