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Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte; Artificial neural networks in inflation prediction: application like analysis tool for financial decisions at small organizations; Redes neuronales artificiales en el pronóstico de la inflación: la aplicación como una herramienta para apoyar el análisis de las decisiones financieras en organizaciones pequeñas

Terra, Leonardo Augusto Amaral; Passador, João Luiz
Fonte: Universidade Presbiteriana Mackenzie Publicador: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Tipo: Artigo de Revista Científica
POR
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As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984)...

Redes neurais artificiais aplicadas à otimização de processos de deposição de filmes finos poliméricos. ; Artificial neural networks applied to the optimization of polymeric thin-films deposition processes.

Lima, John Paul Hempel
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/05/2006 PT
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Nesse trabalho é apresentado o estudo de redes neurais artificiais (RNAs) como sistemas de aprendizado, simulação e otimização de processos de deposição de filmes finos poliméricos. Duas técnicas de deposição comumente utilizadas para a fabricação de dispositivos eletrônicos e sensores poliméricos foram escolhidas: i) spin coating ou centrifugação e ii) automontagem. Na primeira técnica, a espessura final dos filmes finos obtidos foi a característica avaliada em função da velocidade de rotação, do tempo de rotação e da concentração da solução polimérica. Como material de deposição, utilizou-se a poli(o-metoxianilina) (POMA). Com a segunda técnica analisou-se a influência sobre a espessura, sobre a condutância elétrica e sobre o espectro de absorção, do número de bicamadas, do tempo de exposição dos filmes a uma solução dopante de ácido clorídrico (HCl) e do pH das mesmas. Os poliíons utilizados nessa técnica foram a polianilina (PAni) e o poli(vinil sulfato de sódio) (PVS). Os filmes obtidos pela segunda técnica de deposição constituem uma classe de sensores capazes de detectar e quantificar concentrações baixas de HCl diluído em água. Os treinamentos e simulações com redes neurais artificiais foram realizados apenas para a espessura dos filmes de POMA e a absorção dos filmes de PAni/PVS. Foram construídas redes neurais artificiais do tipo multilayer perceptron (MLP) utilizando o software MATLAB e o componente Neural Networks Toolbox. A reprodutibilidade e o número de neurônios contidos na camada intermediária foram avaliados. Os resultados mostram que as redes neurais artificiais treinadas fornecem boas respostas simuladas interpolando e extrapolando os valores experimentais utilizados. Como conclusão mostra-se que é possível a utilização dessa ferramenta para auxiliar a engenharia de processos...

O uso de redes neurais artificiais como ferramenta para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis; Using artificial neural networks as a tool to assist in the evaluation of the remaining life of flexible pavements

Zanetti, Flavio Serpa
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/03/2008 PT
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Este trabalho apresenta um procedimento para auxiliar na determinação da vida útil de pavimentos flexíveis através da determinação de tensões e deformações causadas pela solicitação de um eixo padrão na estrutura de pavimentos flexíveis utilizando Redes Neurais Artificiais. Para treinamento e validação das redes foram utilizadas bacias de deflexões hipotéticas geradas com o auxílio do programa ELSYM5, simulando o carregamento com falling weight deflectometer. Foram criados quatro conjuntos de bacias hipotéticas, dois para pavimentos de três camadas e dois para pavimentos de quatro camadas. As redes neurais artificiais foram treinadas e validadas utilizando-se o simulador EasyNN-plus, que utiliza redes multilayer perceptron com algoritmo de aprendizagem backpropagation. Os dados de entrada das redes são as espessuras das camadas do pavimento e a bacia de deflexão. Como saída, têm-se as tensões e deformações na face inferior do revestimento e no topo do subleito e os módulos de resiliência das camadas do pavimento. Foram determinadas retas de regressão, coeficientes de regressão e histogramas de erros entre os valores reais (ELSYM5) e os valores previstos (RNA). Os resultados obtidos pelas redes neurais artificiais apresentaram boa correlação com os valores reais...

Sistema de identificação de superfícies navegáveis baseado em visão computacional e redes neurais artificiais; Navigable surfaces identification system based on computer vision and artificial neural networks

Shinzato, Patrick Yuri
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 22/11/2010 PT
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A navegação autônoma é um dos problemas fundamentais da robótica móvel. Para um robô executar esta tarefa, é necessário determinar a região segura para a navegação. Este trabalho propõe um sistema de identificação de superfícies navegáveis baseado em visão computacional utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, é realizado um estudo sobre a utilização de diferentes atributos de imagem, como descritores estatísticos e elementos de espaços de cores, para serem utilizados como entrada das redes neurais artificiais que tem como tarefa a identificação de superfícies navegáveis. O sistema desenvolvido utiliza resultados de classificação de múltiplas configurações de redes neurais artificiais, onde a principal diferença entre elas é o conjunto de atributos de imagem utilizados como entrada. Essa combinação de diversas classificações foi realizada visando maior robustez e melhor desempenho na identificação de vias em diferentes cenários; Autonomous navigation is a fundamental problem in mobile robotics. In order to perform this task, a robot must identify the areas where it can navigate safely. This dissertation proposes a navigable terrain identification system based on computer vision and neural networks. More specifically...

Estudo de sensibilidade ao alinhamento e desenvolvimento de uma metodologia para alinhamento de sistemas ópticos por meio da análise de aberrações de frente de onda utilizando redes neurais artificiais; Alignment sensitivity analysis and development of an optical systems alignment methodology based on the analysis of wave aberrations utilizing artificial neural networks

Scaduto, Lucimara Cristina Nakata
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/09/2013 PT
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Erros de alinhamento em sistemas ópticos não criam novas aberrações, mas alteram a dependência com o campo das aberrações já conhecidas. Neste trabalho, a sensibilidade teórica ao alinhamento, de sistemas ópticos reflexivos compostos por dois elementos, foi avaliada em função das constantes cônicas dos espelhos. Dentre as diferentes configurações consideradas nesta análise, uma específica apresenta menor sensibilidade à descentralização do espelho secundário. A utilização da teoria de aberração de onda aplicável a sistemas plano-simétricos revelou que a escolha apropriada da constante cônica do espelho secundário faz com que coma uniforme de terceira ordem seja compensado quando esse elemento encontra-se descentralizado, fazendo com que esse sistema seja livre da aberração mais importante causada a ele por desalinhamentos, tornando-o menos sensível. Este trabalho apresenta uma metodologia de alinhamento baseada na análise da frente de onda transmitida por sistemas ópticos, que utiliza redes neurais artificiais para a estimativa dos erros de alinhamento. A frente de onda transmitida por um sistema óptico carrega informações das aberrações desse sistema, que podem ser descritas em termos dos polinômios de Zernike. Esses polinômios podem ser usados para a análise dos efeitos de erros de alinhamento nas aberrações do sistema. Redes neurais artificiais são empregadas na análise dos coeficientes dos polinômios de Zernike visando avaliar o tipo de desalinhamento e a sua magnitude. As estimativas teóricas dos desalinhamentos tanto em sistemas reflexivos como em sistemas refrativos são satisfatórias quando o sistema é considerado perfeito...

Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Guahyba, Adriano da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
POR
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Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico...

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Reali, Egidio Henrique
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor...

Uso de redes neurais artificiais no gerenciamento de matadouros-frigoríficos de aves e suínos no sul do Brasil

Pinto, Priscila Rech
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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Este trabalho teve por objetivo utilizar redes neurais artificiais para explicar fenômenos que ocorrem em matadouros- frigoríficos avícolas. A estatística descritiva e a diferença entre as variáveis foram calculadas através do programa computacional SPSS for Windows 10.0 e para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa Neuroshell Predictor desenvolvido pela Ward Systems Group. Foram utilizados dados de 2004 a 2006 de dois matadouros- frigoríficos de aves e ocasionalmente um matadouro- frigorífico de suínos. Nos arquivos oferecidos pelas empresas, haviam dados de gerenciamento de matadouros-frigoríficos, como por exemplo, planilhas de condenação da inspeção, dados sobre chiller, teste de absorção das carcaças, dados sobre peso de carcaças, entre outros. Para a construção dos modelos foram escolhidas as “entradas”, para o cálculo do modelo preditivo, e a variável de “saída” a ser predita. Foram gerados oito (8) modelos com diferentes bancos de dados. Todos esses modelos apresentaram redes neurais artificiais bem ajustadas, com valores altos para Correlação e Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) e valores baixos para o Erro Médio e o Quadrado médio do Erro (QME). Não houve diferenças significativas entre os valores reais e os valores preditos em todas as validações dos oito (8) modelos. As redes neurais artificiais...

Utilização da inteligência artificial (redes neurais artificiais) para a classificação da resistência a antimicrobianos e do comportamento bioquímico de amostras de Escherichia coli isoladas de frangos de corte

Salle, Felipe de Oliveira
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
POR
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O estudo foi feito através de um banco de registros de amostras de Escherichia coli, isoladas de frangos de corte. Na presente tese foram utilizadas 246 amostras do patógeno citado acima, com todas as características utilizadas em recentes trabalhos acadêmicos. Para a classificação das amostras utilizou-se a inteligência artificial, onde traçou-se uma interrelação entre as variáveis usadas: origem (lesões cutâneas, quadros respiratórios, cama), motilidade das amostras, lesões causadas (aerossaculite, pericardite, peritonite, periepatite, celulite), IP, genes (cvaC, iss, iutA, falA, Kpsll, papC, tsh), 14 anitimicrobianos (Amicacina, Amoxacilina e Ácido clavulânico, Ampicilina, Cefalexina, Cefuroxina, Ceftiofur, Ciprofloxacina, Clindamicina, Cotrimoxazol, Enrofloxacina, Gentamicina, Norfloxacina, Ofloxacina, Tetraciclina) e os bioquímicos variáveis (Adonitol, Ornitina, Arginina, Dulcitol, Salicina, Sacarose, Rafinose). No total foram feitas durante a tese em torno de 140 redes neurais, das quais foram utilizadas somente as que melhor apresentaram uma classificação correta e dentre estas as que continham um número menor de variáveis envolvidas. Durante o trabalho foram anexados 5 artigos científicos. Os artigos foram intitulados da seguinte maneira: Resistência antimicrobiana de amostras de Escherichia coli oriundas de camas de aviários...

Utilização de redes neurais artificiais para a classificação da resistência a antimicrobianos e sua relação com a presença de 38 genes associados a virulência isolados de amostras de Escherichia coli provenientes de frangos de corte

Rocha, Daniela Tonini da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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A Escherichia coli patogênica aviária (APEC), pertence à família Enterobacteriacea, é responsável por vários processos patológicos nas aves, atuando como agente primário ou secundário na aerossaculite, pericardite, perihepatite, peritonite, salpingite, onfalite, celulite, entre outros. O presente estudo aborda a resistência a antimicrobianos de amostras de E. coli (APEC) de uma forma inovadora, utilizando como ferramenta as redes neurais artificiais, metodologia inserida na linha de pesquisa do CDPA (Centro de Diagnóstico e Pesquisa em Patologia Aviária). A utilização de inteligência artificial, especificamente, as redes neurais artificiais (RNAs), está sendo crescentemente empregada como ferramenta para a análise de dados não lineares e multivariados, característica comum em fenômenos biológicos. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer o uso de antimicrobianos, utilizando trinta e oito genes responsáveis por distintos fatores de virulência, oriundos das amostras de Escherichia coli isoladas de frango de corte, através das redes neurais artificiais (RNAs). Além disso, verificou-se a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos quatorze antimicrobianos que fazem parte do banco de dados usado para o desenvolvimento deste estudo. Neste trabalho foram utilizados os dados disponíveis referentes a 256 amostras de E. coli isoladas de camas de aviários...

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

Pitelli, R. L. C. M.; Ferraudo, A. S.; Pitelli, A. M. C. M.; Pitelli, R. A.; Velini, Edivaldo Domingues
Fonte: Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas Publicador: Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 429-439
POR
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As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses...

Redes neurais artificiais para previsão de séries temporais no mercado acionário

Marangoni, Pedro Henrique
Fonte: Florianópolis Publicador: Florianópolis
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: 80 f.
PT_BR
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TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.; Neste trabalho utilizou-se a técnica computacional das redes neurais artificiais para previsão de séries temporais do mercado acionário. Os dados selecionados como inputs foram os preços de fechamento diário da ação da Petrobras (PETR4), e o índice da bolsa de valores brasileira, o IBOVESPA. Também se utilizaram indicadores técnicos como inputs, estimados a partir do IBOVESPA e dos preços de fechamento da PETR4, para tornar a rede neural mais eficiente. Os dados alvos do modelo foram os preços de fechamento diários da PETR4. O modelo de Rede Neural Artificial desenvolvido mostrou-se eficiente ao indicar as tendências de curtíssimo prazo com alto grau de exatidão de até 20 dias. O período compreendido da análise foi de janeiro de 1999 a maio de 2010. O principal objetivo do estudo foi verificar se as redes neurais artificiais, com sua habilidade de aprendizado, são capazes de prever o preço futuro de fechamento da ação da empresa escolhida. A análise compreende a comparação entre a previsão e o preço de fechamento efetivo dentro do período estudado. Ao fim do trabalho conclui-se que as redes neurais artificiais utilizadas para previsão de mercado acionário são capazes de mostrar resultados muito próximos da realidade...

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

Pitelli,R.L.C.M.; Ferraudo,A.S.; Pitelli,A.M.C.M.; Pitelli,R.A.; Velini,E.D.
Fonte: Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas Publicador: Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2009 PT
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As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses...

Uso de Redes Neurais Artificiais para Estimar Parâmetros de Produção de Galinhas Reprodutoras Pesadas em Recria

Salle,CTP; Guahyba,AS; Wald,VB; Silva,AB; Salle,FO; Fallavena,LCB
Fonte: Fundação APINCO de Ciência e Tecnologia Avícolas Publicador: Fundação APINCO de Ciência e Tecnologia Avícolas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2001 PT
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Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. O presente trabalho objetiva estudar a utilização das redes neurais artificiais para serem usadas na predição dos parâmetros de desempenho das aves em recria, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes de reprodutoras pesadas para a análise por redes neurais artificiais, no período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais. Os modelos de redes neurais artificiais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R²), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real. Os autores concluem que é possível explicar os parâmetros de desempenho das aves em recria, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso...

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

Terra,Leonardo Augusto Amaral; Passador,João Luiz
Fonte: Universidade Presbiteriana Mackenzie Publicador: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/02/2012 PT
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96.87%
As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984)...

Uma metodologia de busca por redes neurais artificiais quase-ótimas

Maciel Almeida, Leandro; Bernarda Ludermir, Teresa (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Este trabalho propõe uma metodologia de busca automática por Redes Neurais Artificiais (RNA) quase-ótimas para problemas de classificação. A metodologia tem o intuito de buscar redes com arquitetura simples, com aprendizagem rápida e com boa capacidade de classificação, ou seja, redes quase-ótimas. A motivação para o desenvolvimento do presente trabalho está centralizada nas dificuldades de encontrar manualmente RNAs quase-ótimas. Essas dificuldades são ocasionadas pelo grande número de parâmetros de RNAs que necessitam de ajustes para que haja uma correlação entre esses parâmetros, a fim de contribuir para que redes estruturalmente simples e com alto desempenho possam ser encontradas. A busca automática por redes quase-ótimas engloba informações como pesos iniciais, camadas escondidas, nodos por camada, tipos de funções de ativação e algoritmos de aprendizagem para redes Multi-Layer Perceptron (MLP), completamente conectadas. O mecanismo de busca é composto por uma combinação de Algoritmos Genéticos (AG) e de RNAs. Nessa combinação, primeiramente é executada uma busca global pelos parâmetros de RNAs, posteriormente executa-se uma busca local com RNAs por meio de seus algoritmos de aprendizagem...

Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles

Luana Mineu, Nicole; Bernarda Ludermir, Teresa (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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96.88%
Esta dissertação apresenta um novo método de otimização de redes neurais artificiais para composição de ensembles de redes neurais artificiais. O método proposto combina o algoritmo evolucionário Evolução Diferencial com Vizinhança Global e Local (DEGL - Differential Evolution with Global and Local Neighborhood) com três técnicas multimodais: fitness sharing, especiação e simple subpopulation scheme. Para uma boa generalização de um ensemble seus componentes devem apresentar duas características: bom desempenho e diversidade. Como o poder de generalização de uma rede neural artificial está intimamente relacionado à sua arquitetura e aos seus pesos iniciais, para atingir bom desempenho, as redes neurais artificiais foram construídas de maneira automática através do algoritmo evolucionário. Para manter a diversidade entre as redes e para que um maior número de soluções ótimas fosse encontrado, técnicas multimodais foram incorporadas ao algoritmo evolucionário. O desempenho deste método é investigado através de experimentos realizados em seis bases benchmarks de aprendizagem de máquina para problemas de classificação. O método proposto se mostrou competitivo quando comparado a outros métodos da literatura e estatisticamente relevante quando comparado a métodos baseados em seus componentes; Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Utilização de Redes Neurais Artificiais e Análise de Componentes Principais no Monitoramento da Qualidade da Água

Pimentel Marques, Luciana; Lins da Silva, Valdinete (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Os recursos hídricos vem sendo ameaçados por diversas atividades antrópicas, o que tem levado a comunidade científica a se preocupar em elaborar e discutir metodologias de se avaliar a qualidade dessas águas, quer sejam de forma físico-química ou biológica. Uma das principais ameaças ao meio ambiente é o processo de eutrofização, que é o aumento da concentração de nutrientes, como por exemplo, nitrogênio e fósforo, nos ecossistemas aquáticos. Os avanços tecnológicos computacionais permitiram que a modelagem matemática passasse a desempenhar um importante papel nos estudos de tratamento de dados de Química Ambiental, em especial de Qualidade da Água. Este fato se deve a capacidade da modelagem encarar os processos hidrológicos, físicos, químicos e biológicos de forma simplificada e prática, ainda que sejam complexos. A modelagem empírica utiliza unicamente dados experimentais, surgindo como alternativa a essa complexidade e as técnicas de sistemas inteligentes (as Redes Neurais Artificiais- RNAs) e de análise multivariada (Análise de Componentes Principais-ACP), apresentaram-se atraentes para esta finalilidade. Visando a otimização, diminuindo os custos do processo e o tempo de resposta do monitoramento...

Previsão de Vazões Naturais Diárias Afluentes ao Reservatório da UHE Tucuruí Utilizando a Técnica de Redes Neurais Artificiais; Daily natural incoming flow to the reservoir Tucuruí using the technique of artificial neural networks

FERREIRA, Carlos da Costa
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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96.86%
The forecast of natural flows to hydroelectric plant reservoirs is an essential input to the planning and programming of the SIN´s operation. Various computer models are used to determine these forecasts, including physical models, statistical models and the ones developed with the RNA´s techniques. Currently, the ONS performs daily forecasts of natural flows to the UHE Tucuruí based on the univariate stochastic model named PREVIVAZH, developed by Electric Energy Research Center - Eletrobras CEPEL. Throughout the last decade, several papers have shown evolution in the application of neural networks methodology in many areas, specially in the prediction of flows on a daily, weekly and monthly basis. The goal of this dissertation is to present and calibrate a model of natural flow forecast using the RNA´s methodology, more specifically the NSRBN (Non-Linear Sigmoidal Regression Blocks Networks) (VALENCA; LUDERMIR, 2001), on a time lapse from 1 to 12 days forward to the Tucuruí Hydroelectric Plant, considering the hydrometric stations data located upstream from it s reservoir. In addition, a comparative analysis of results found throughout the calibrated neural network and the ones released by ONS is performed. The results show the advantage of the methodology of artificial neural networks on autoregressive models. The Mean Absolute Percentage Error - MAPE values obtained were...

Modelagem de Superfícies Seletivas de Freqüência e Antenas de Microfita utilizando Redes Neurais Artificiais

Silva, Patric Lacouth da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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This work has as main objective the application of Artificial Neural Networks, ANN, in the resolution of problems of RF /microwaves devices, as for example the prediction of the frequency response of some structures in an interest region. Artificial Neural Networks, are presently a alternative to the current methods of analysis of microwaves structures. Therefore they are capable to learn, and the more important to generalize the acquired knowledge, from any type of available data, keeping the precision of the original technique and adding the low computational cost of the neural models. For this reason, artificial neural networks are being increasily used for modeling microwaves devices. Multilayer Perceptron and Radial Base Functions models are used in this work. The advantages/disadvantages of these models and the referring algorithms of training of each one are described. Microwave planar devices, as Frequency Selective Surfaces and microstrip antennas, are in evidence due the increasing necessities of filtering and separation of eletromagnetic waves and the miniaturization of RF devices. Therefore, it is of fundamental importance the study of the structural parameters of these devices in a fast and accurate way. The presented results...