Aplicação de modelos de IA para predição dos índices de CO2 na atmosfera
Palavras-chave:
Modelos de IA, Predição, Índices de CO2, Método dos Mínimos Quadrados, Machine LearningResumo
Modelos de predição são perseguidos, estudados e aplicados em contextos acadêmicos e no mundo corporativo. Ao se analisar dados gerados por fontes confiáveis, pode-se encontrar padrões e, em seguida, formular modelos preditivos eficientes. No contexto socioambiental, um modelo preditivo pode ajudar a direcionar ações mitigadoras ou nortear para soluções eficazes e eficientes, minimizando ou evitando desastres ambientais. Com base nesse cenário, o objetivo geral desse trabalho é demonstrar a eficiência de modelos de aplicação de IA na predição dos índices de CO2 na atmosfera em comparação aos modelos de regressão via Método dos Mínimos Quadrados.
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Referências
C. G. de Almeida. “Cálculo Numérico”. Em: (2019).
D. C. Montgomery, E. A. Peck e G. G. Vining. Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2021.
D. C. Montgomery e G. C. Runger. Applied statistics and probability for engineers. John wiley & sons, 2010.
NASA. Vital Signs: carbon dioxide. Ed. por S. Callery HOLLY SHAFTEL. Online. Acessado em 21/09/2022, https://climate.nasa.gov/vital-signs/carbon-dioxide/. 2022.
NOAA. CO2 Measurements: Monthly Measurements from Mauna Loa Observatory. Online. Acessado em 21/09/2022, https://gml.noaa.gov/webdata/ccgg/trends/co2/co2_mm_mlo.txt. Havaí, 2022.