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O presente estudo consistiu no desenvolvimento de dois modelos em Redes Neurais Artificiais (RNA) com o objetivo de caracterizar o oxigênio dissolvido e modelar a autodepura‡Æo do rio. O rio estudado foi o Rio Alegria, localizado no município de Medianeira no Estado do Paraná. Para treinamento e valida‡Æo dos modelos foram gerados 132 grupos de dados: sendo 22 coletas em 06 pontos. As RNA`s desenvolvidas foram nomeadas: RNA1, RNA2, RNA3, RNA4 e RNA5, para caracterizar o OD e RNA6 para modelar a autodepura‡Æo do rio. As variáveis de entrada nestas redes foram os parâmetros de qualidade da água e do efluente exceto o (OD), que configurou em todos as redes como saída. Diante dos resultados, referentes as simula‡äes realizadas com o objetivo de caracterizar o oxigênio dissolvido, pode-se concluir que uma RNA pode ser empregada para predizer o oxigênio disponível nas águas de um rio, porém, o modelo só se aplica ao intervalo do rio onde foram realizadas as coletas. Ainda, diante dos resultados do modelo RNA6, pode-se concluir que uma RNA pode ser empregada para predizer a autodepura‡Æo de um rio.

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Graduada em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (2001) e mestre em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (2004). Doutora em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Campina Grande (PB) (2014). Atualmente é professora do ensino superior da Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

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