Modelagem Neural
Mostrando 1-12 de 206 artigos, teses e dissertações.
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1. Modelagem preditiva de propriedades mecânicas em concretos reforçados com fibra de aço utilizando redes neurais artificiais
Resumo Este artigo teve como foco a estimativa de propriedades mecânicas essenciais à concepção de estruturas de concreto mediante um modelo confiável de predição da resistência à compressão, à tração e à flexão de concreto reforçado com fibra de aço (CRFA) utilizando redes neurais artificias (RNA), bem como avaliar a influência do teor de
Ambiente Construído. Publicado em: 2022
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2. ESTIMATING CO2 EMISSIONS FROM TILLED SOILS THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION1
RESUMO A quantificação das emissões destes gases do solo é onerosa, uma vez que requer metodologias e equipamentos específicos. O objetivo deste foi avaliar a modelagem utilizando regressão não linear e redes neurais artificiais para estimar a emissão de CO2 em função do manejo do solo, e de suas propriedades físicas e químicas. A emissão de CO2
Revista Caatinga. Publicado em: 2022
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3. Modelagem e simulação de um sistema inteligente para controle de dosagem da pós-cloração em estações de tratamento de água
RESUMO Este artigo apresenta um modelo de rede neural para controlar a dosagem de cloro na água tratada, a fim de obter melhores resultados na estabilidade do cloro residual livre, quando comparados ao controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID) empregado atualmente e na consequente redução do consumo de cloro no processo de tratamento de água. Entre
Eng. Sanit. Ambient.. Publicado em: 2020-03
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4. MODELAGEM DA EXPANSÃO DO REFLORESTAMENTO COM EUCALIPTO E EFEITOS NA ESTRUTURA DA PAISAGEM
Resumo Neste artigo trabalhamos uma metodologia combinada de sensoriamento remoto, modelagem ambiental e ecologia da paisagem para análise dos impactos da expansão do reflorestamento com eucalipto na estrutura da paisagem. O uso combinado dessas técnicas possibilitou a simulação de cenários futuros, utilizando-os não apenas como uma ferramenta de aná
Mercator (Fortaleza). Publicado em: 09/12/2019
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5. Modeling of tree recruitment by artificial neural networks after wood harvesting in a forest in eastern Amazon rain forest
Resumo A modelagem do recrutamento em florestais tropicais é importante para estudos de sustentabilidade do manejo florestal, por dar subsídio adequado à recuperação do estoque de madeira. O objetivo do trabalho foi estimar o recrutamento após a colheita de madeira, empregando um modelo de rede neural artificial (RNA). A área de estudo está localizad
Ciênc. Florest.. Publicado em: 30/09/2019
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6. Artificial neural networks, quantile regression, and linear regression for site index prediction in the presence of outliers
Resumo: O objetivo deste trabalho foi comparar métodos para obtenção do índice de sítio para povoamentos de eucalipto (Eucalyptus spp.), bem como avaliar seus impactos na estabilidade desse índice em bases de dados com e sem a presença de “outliers”. Foram testados três métodos, com uso de regressão linear, regressão quantílica e rede neural
Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 27/05/2019
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7. Estimates of reference evapotranspiration in the municipality of Ariquemes (RO) using neural networks GMDH-type
RESUMO A evapotranspiração de referência é uma variável climatológica de suma importância para o dimensionamento do uso da água nos métodos de irrigação. Neste sentido, com o intuito de contribuir para o entendimento climático de Ariquemes, RO, o estudo tem como objetivo modelar o comportamento da série temporal da evapotranspiração de referê
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 06/05/2019
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8. Application of artificial neural networks in the prediction of sugarcane juice Pol
RESUMO Técnicas inovadoras que busquem minimizar os custos de produção e a onerosidade de determinadas operações são um dos grandes desafios atualmente no setor sucroenergético. Nesse sentido, objetivou-se estimar os valores do Pol do caldo da cana-de-açúcar, em função do °Brix e do peso do bolo úmido (PBU), utilizando modelagem por redes neurai
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 2019-01
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9. Aplicação de redes neurais artificiais na predição da aderência aço-concreto em ensaios do tipo pull-out
Resumo O estudo visa avaliar a possibilidade de se usar os resultados do ensaio de arrancamento “pull-out test” - ensaio de aderência aço-concreto para estimativa da resistência à compressão do concreto, este método vem sendo utilizado com sucesso pelo grupo de pesquisa APULOT, desde 2008 [1]. A pesquisa ora realizada evidencia a existência da cor
Rev. IBRACON Estrut. Mater.. Publicado em: 2017-09
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10. Aplicação de técnicas de redes neurais e modelagem atmosférica para elaboração de previsões de vazão na Bacia do Rio Grande (MG)
RESUMO Neste estudo foi proposta a elaboração de um modelo de previsão de vazões no horizonte de dez dias para a Usina Hidrelétrica de Furnas, localizada na Bacia do Rio Grande, Minas Gerais, a partir da aplicação de redes neurais artificiais (RNA), informações de vazão natural e precipitação observada e prevista. O modelo foi desenvolvido utiliz
Eng. Sanit. Ambient.. Publicado em: 21/11/2016
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11. REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COMO NOVA FERRAMENTA PARA AVALIAÇÃO E MONITORAMENTO DA UMIDADE DA MADEIRA
RESUMO A secagem da madeira é necessária para sua utilização e o controle da umidade é fundamental durante este processo. O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais artificiais para avaliar e monitorar a umidade da madeira durante a secagem. Amostras de 2 x 2 x 4 cm foram retiradas a 1,3 metros acima do solo na parte externa no sentido radial
Rev. Árvore. Publicado em: 2016-06
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12. REDUÇÃO DE VARIÁVEIS DE ENTRADA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS A PARTIR DE DADOS DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA MODELAGEM DE OXIGÊNIO DISSOLVIDO
The objective of this work is to demonstrate the efficient utilization of the Principal Components Analysis (PCA) as a method to pre-process the original multivariate data, that is rewrite in a new matrix with principal components sorted by it's accumulated variance. The Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithm is trained, using this pr
Quím. Nova. Publicado em: 2016-04