Previsão de ocupação em habitações através dos níveis de dióxido de carbono

Cada vez mais a preocupação ambiental tem ditado o rumo das abordagens escolhidas nas mais variadas áreas, quer pela redução de desperdícios, quer pelo aumento da eficiência dos mais diversos processos. Quando olhamos para os consumos energéticos a nível mundial os edifícios são responsáveis por uma grande fatia destes consumos fazendo deles um dos grande ponto de interesse para implementação de sistemas que visem diminuir os consumos, permitindo assim tentar alcançar um equilíbrio sustentável entre o meio ambiente e o nosso conforto. A variável humana tem-se mostrado cada vez mais importante no desenvolvimento de ferramentas que venham permitir alcançar este objetivo, quer por via de reduções nos consumos através da remoção dos fatores de desperdício de energia, quer pelo aumento de eficiência dos sistemas utilizados nas habitações, desde a iluminação à climatização. É então importante poder ter formas de conhecer qual o comportamento humano no edifício para que possam ser criadas abordagens cada vez mais eficientes e que possam contar com melhores variáveis de entrada aumentado assim, ainda mais o seu desempenho. Na presente dissertação será feito o estudo da validade do uso do dióxido de carbono como variável de inferência para o nível de ocupação das várias divisões de um edifício de habitação. Para tal implementou-se um sistema de análise dos valores de dióxido de carbono da habitação através de módulos sem fios colocados em locais estratégicos que fornecerão informação ao algoritmo para que possa ser criado um mapa de ocupação. O dióxido de carbono mostrou-se capaz de fornecer informação da ocupação no entanto apresentando uma incerteza moderada devido a fatores como os deslocamentos de ar na habitação.

Reservatórios turbidíticos – simulação da morfologia por estatísticas multiponto e avaliação das propriedades petrofísicas

Esta dissertação apresenta uma metodologia original para simular a morfologia e as propriedades petrofísicas de reservatórios de hidrocarbonetos em sistemas de canais turbidíticos. Estes sistemas são constituídos por complexos, ou seja, conjuntos de canais de arquitetura meandriforme, e são considerados importantes alvos para a indústria petrolífera. A simulação da morfologia divide-se em duas partes, primeiramente é simulada a trajetória do complexo e depois são simuladas as trajetórias dos canais propriamente ditos condicionadas à trajetória do complexo. O algoritmo de simulação utiliza as classes de ângulos azimutais de linhas poligonais de treino como uma variável aleatória. As trajetórias são simuladas também como linhas poligonais, condicionais a estatísticas multiponto das trajetórias de treino e a pontos de controlo. As estatísticas multiponto são organizadas em árvore, que guarda sequências de classes de orientação que ocorrem na trajetória de treino e as respetivas probabilidades de ocorrência. Para avaliar as propriedades petrofísicas, o modelo morfológico das trajetórias é convertido para uma malha de blocos de alta resolução, identificando-se, em cada bloco, a fácies preponderante de acordo com um modelo conceptual de zonamento da secção dos canais. A conversão prioriza os canais mais recentes (do topo) sobre os mais antigos (da base). A cada fácies é associada uma lei de distribuição da porosidade e permeabilidade, assim são geradas imagens destas propriedades petrofísicas por Simulação Sequencial Direta com histogramas locais. Finalmente, o número de blocos da malha é reduzido por upscaling e as simulações são ordenadas para poderem ser utilizadas nos simuladores de fluxo. Para ilustrar a metodologia, utilizaram-se imagens de sísmica 3D de um reservatório turbidítico na Bacia do Baixo Congo para extrair leis de distribuição das dimensões dos canais e trajetórias de treino. Os resultados representam corretamente a arquitetura complexa destes sistemas.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Implementação de um modelo de geometric semantic genetic programming para aplicação naval

Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.