Self-Organizing Maps na Busca de Erros em Dados de Vazão da Estação de União da Vitória - PR

Atraves deste trabalho, apresenta-se uma aplicacao da tecnica, de aprendizado nao supervisionado, Self-Organizing Maps das Redes Neurais Artificiais de Kohonen, sobre dados de vazao do posto hidrologico da cidade de Uniao da Vitoria do estado do Parana, fornecidos pelo Instituto Tecnologico SIMEPAR, com o objetivo especifico de apontar possiveis inconsistencias nas series de dados. Trata-se de um procedimento para reconhecer padroes de comportamento e, assim, identificar periodos com comportamentos singulares, para que sejam alertados e posteriormente verificados e modificados, se necessario, por tecnicos capacitados.