Photovoltaic power forecast modeling with artificial neural networks

Dissertação de Mestrado, Engenharia Eletrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2016

Diminuição do pico de cheia na rede de drenagem de águas pluviais através do sistema de aproveitamento de água da chuva

Dissertação de mest., Engenharia de Recursos Hídricos, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2010

Sistema de visão inteligente de baixo custo para parque de estacionamento

Dissertação de mestrado, Engenharia Elétrica e Eletrónica, Instituto Superior de Engenharia, Universidade do Algarve, 2015

Implementation of an intelligent sensor for measurement and prediction of solar radiation and atmospheric temperature

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2011

Genetic programming and bacterial algorithm for neural networks and fuzzy systems design

In the field of control systems it is common to use techniques based on model adaptation to carry out control for plants for which mathematical analysis may be intricate. Increasing interest in biologically inspired learning algorithms for control techniques such as Artificial Neural Networks and Fuzzy Systems is in progress. In this line, this paper gives a perspective on the quality of results given by two different biologically connected learning algorithms for the design of B-spline neural networks (BNN) and fuzzy systems (FS). One approach used is the Genetic Programming (GP) for BNN design and the other is the Bacterial Evolutionary Algorithm (BEA) applied for fuzzy rule extraction. Also, the facility to incorporate a multi-objective approach to the GP algorithm is outlined, enabling the designer to obtain models more adequate for their intended use.

Genetic and bacterial programming for B-Spline neural networks design

The design phase of B-spline neural networks is a highly computationally complex task. Existent heuristics have been found to be highly dependent on the initial conditions employed. Increasing interest in biologically inspired learning algorithms for control techniques such as Artificial Neural Networks and Fuzzy Systems is in progress. In this paper, the Bacterial Programming approach is presented, which is based on the replication of the microbial evolution phenomenon. This technique produces an efficient topology search, obtaining additionally more consistent solutions.

Soft-computing techniques applied to artificial tissue temperature estimation

Tese dout., Engenharia electrónica e computação - Processamento de sinal, Universidade do Algarve, 2008

Experimental study of the macrobenthic colonisation and secondary production in the artificial reefs of Algarve coast

Tese de dout., Ciências do Mar, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2010

An overview of nonlinear identification and control with neural networks.

The aim of this chapter is to introduce background concepts in nonlinear systems identification and control with artificial neural networks. As this chapter is just an overview, with a limited page space, only the basic ideas will be explained here. The reader is encouraged, for a more detailed explanation of a specific topic of interest, to consult the references given throughout the text. Additionally, as general books in the field of neural networks, the books by Haykin [1] and Principe et al. [2] are suggested. Regarding nonlinear systems identification, covering both classical and neural and neuro-fuzzy methodologies, Reference 3 is recommended. References 4 and 5 should be used in the context of B-spline networks.

Prediction of the solar radiation using RBF neural networks and ground-to-sky images

In this study, Artificial Neural Networks are applied to multistep long term solar radiation prediction. The networks are trained as one-step-ahead predictors and iterated over time to obtain multi-step longer term predictions. Auto-regressive and Auto-regressive with exogenous inputs solar radiationmodels are compared, considering cloudiness indices as inputs in the latter case. These indices are obtained through pixel classification of ground-to-sky images. The input-output structure of the neural network models is selected using evolutionary computation methods.

Redes rádio sobre fibra: influência da camada MAC do protocolo 802.11 no desempenho da rede

As redes de comunicação de nova geração, sejam elas por cabo ou sem fios, têm sido uma área onde os investigadores têm apostado muito e por consequência tem havido imenso desenvolvimento. As tecnologias FTTx (Fiber To The x) já são uma realidade em alguns países, em especial a FTTH (Fiber To The Home) onde se tem apostado muito nos últimos anos em Portugal. Para além de chegar às casas (edifícios), a fibra óptica já penetrou nos edifícios, sendo actualmente a sua instalação regulamentada através do manual do ITED (Prescrições e Especificações Técnicas das Infra-estruturas de Telecomunicações em Edifícios). Por outro lado, a utilização das redes sem fios tem vindo a crescer em detrimento da rede cablada. Em alguns cenários de aplicação, onde existia uma rede de fibra óptica instalada, um edifício que não seja totalmente coberto pelo router sem fios poderá beneficiar dessa cobertura, se o sinal wireless for transmitido transparentemente no domínio óptico através de fibra óptica e convertido novamente para o domínio eléctrico, num ponto remoto do edifício. Nesta dissertação, inicialmente é elaborada uma análise à tecnologia Rádio sobre Fibra, evidenciando-se as vantagens e desvantagens da sua aplicação. São também apresentados alguns dos possíveis cenários de aplicação da mesma com alguns exemplos reais. O padrão IEEE 802.11 é exposto, dando-se especial atenção à sua camada MAC, as suas principais funções e os seus modos de funcionamento. Por fim, são analisadas eventuais influências da camada MAC do IEEE802.11 no funcionamento e performance das redes Radio sobre Fibra. O Modelo de Simulação utilizado nesta dissertação é apresentado e são também apresentados alguns dos conceitos principais e benefícios da utilização. O sistema que se pretende desenvolver e simular é também apresentado assim como o simulador utilizado na elaboração deste trabalho. O seu modo de funcionamento é explicado, assim como a sua estrutura. Por fim, são simulados alguns cenários utilizando o simulador de eventos OMNeT++ onde se pretende verificar o desempenho de um sistema RoF, fazendo variar o comprimento de uma fibra óptica que liga dois equipamentos a trocar mensagens entre si.

Montagem de um sistema laboratorial de células de combustível microbianas para aproveitamento energético e tratamento de efluentes doméstico

O presente trabalho objetiva a montagem em escala laboratorial de um grupo de 6 protótipos de Células de Combustível Microbianas (CCM) de Câmara Simples pretendendo constituir um contributo de desenvolvimento de processos anaeróbios para tratamento de águas residuais em Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETARs) e produção simultânea de energia elétrica. Em fase preliminar procede-se à montagem de um sistema laboratorial composto por 3 conjuntos de protótipos em duplicados com 3 granulometrias de carvão ativado granular (GAC). Os princípios que fundamentam a seleção do protótipo tipo são uma câmara anódica tubular totalmente preenchida com GAC para facilitar a fixação de biofilmes e a diminuição do espaçamento entre elétrodos com a interposição de um separador para reduzir a resistência interna. A experiência laboratorial inicia-se com uma fase de aclimatação com Água residual artificial e sequencialmente com água residual recolhida na ETAR Faro-Noroeste. Na etapa final a carga orgânica da água residual é incrementada com adição de Acetato de sódio. Os ensaios decorrem em modo de fluxo contínuo. São testados e comparados três tempos de contacto do afluente com o GAC (3, 10 e 30 horas), a combinação destes com dois separadores designados por Daramic HP 200 e GF/A e sem qualquer separador. Finalmente é efetuado um teste incrementando 6 a 8 vezes a carga orgânica do afluente. O desempenho é aferido através do traçado de curvas de polarização, curvas de potência e da percentagem de remoção da Carência Química de Oxigénio (CQO). Conclui que em alguns testes as eficiências de remoção de CQO são adequadas à legislação em vigor, que o aumento e tipo de carga orgânica do afluente e a operação sem separadores incrementam a diferença de potencial e reduzem a resistência interna e que as granulometrias do GAC testadas tiveram pouco efeito na avaliação dos parâmetros considerados.

Design of neuro-fuzzy models by evolutionary and gradient-based algorithms

All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.

A rede de transportes inter-urbanos de passageiros e a sua adequação ao modelo de ordenamento da região

Dissertação de Mestrado, Ciências Económicas e Empresariais, Unidade de Economia e Administração, Universidade do Algarve, 1996

Acompanhamento das obras que constam do projeto de intervenção urbana, reabilitação, requalificação e beneficiação parcial da rede viária da cidade de Lagoa

Dissertação de mestrado em Engenharia Civil (Construção), Instituto Superior de Engenharia, Universidade do Algarve, 2015