Modelos de propensão ao consumo baseados em rede neuronais, o caso particular do crédito pessoal

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Modelação do risco de incêndio florestal com redes neuronais artificiais: aplicação ao Parque Natural de Montesinho

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Credit Scoring: Aplicação da regressão logística vs redes neuronais artificiais na avaliação do risco de crédito no mercado Cabo-verdiano

Dissertação apresentada como requisito parcial de obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Modelização por redes neuronais de uma pilha de combustível do tipo PEM

Dissertação apresentada à Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, para a obtenção do grau de Mestre em Energia e Bio-energia

O prognóstico em cirurgia abdominal: avaliação com redes neuronais

A presente dissertação tem como propósito a definição das características de um modelo prognóstico,utilizando uma rede neuronal, em doentes com patologia Cirúrgica, internados num serviço de Cirurgia Geral. Para esse fim obtive dados clínicos, operatórios, o resultado da intervenção e o tempo de internamento pós-operatório em doentes submetidos a um leque amplo de intervenções de Cirurgia abdominal. Construí um sistema computacional baseado em redes neuronais, utilizando os paradigmas considerados mais adequados para o tipo de variável a prever. Analisei em seguida o desempenho dos modelos obtidos. Construí um programa capaz de recolher os dados clínicos e apresentar o resultado da sua avaliação pelas redes neuronais criadas, sem envolver o seu utilizador nos aspectos técnicos da manipulação das redes neuronais. Para cumprimento desta estratégia procurei atingir os seguintes objectivos: Recolher dados de identificação, manifestações clínicas, tipo de doença(s), diagnósticos, características da intervenção cirúrgica e resultado, referentes a um conjunto de doentes suficiente para a construção de uma rede neuronal, com o número de variáveis empregue. Construir uma base de dados com os elementos de informação assim obtidos. Eliminar todos os casos em que se verificou faltar um elemento de informação. Criar dois grupos de casos, mutuamente exclusivos, para construção e validação das redes neuronais. Criar, com base nos elementos diagnósticos e resultado, 7 grupos não exclusivos, para avaliação das redes criadas. Avaliar estatisticamente as características dos grupos criados, para os comparar e caracterizar. Proceder à escolha de um programa para criação de redes neuronais em função da variedade de paradigmas oferecidos, facilidade de utilização, uso diversificado em diversos ambientes e mercados e a possibilidade de aceder às redes criadas, através de uma linguagem de programação de alto nível. Construir três tipos de redes diferentes. Cada tipo de rede utilizando um algoritmo diferente e adequado ao tipo de variável que se deseja prever. Avaliar as redes no que se refere à sua sensibilidade, especificidade, capacidade discriminativa e calibração. Criar um programa,usando a linguagem de programação "Delphi"©, para captura de dados, articulação dos mesmos com as redes neuronais criadas e expressão dos resultados prognósticos; esse programa permite alterar os valores dos elementos clínicos e verificar a repercussão dessa alteração no prognóstico.

Modelação do desempenho académico de estudantes universitários utilizando redes neuronais

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Matemática e Aplicações - Actuariado, Estatística e Investigação Operacional.

A aplicação de redes neuronais na deteção da influência do High Frequency Trading na negociação de ações (caso português)

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão da Informação

Aplicação de redes neuronais artificiais para aproximar o comportamento de estruturas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Utilização de redes neuronais artificiais como ferramenta de gestão de processos de digestão anaeróbia. Caso de estudo – ETAR do Seixal

As redes neuronais artificiais (RNA) têm sido apontadas como uma boa ferramenta de gestão da digestão anaeróbia, e o presente trabalho procurou explorar as funcionalidades de um aplicativo informático de criação de RNA, analisando a sua capacidade para modelar e otimizar os processos anaeróbios. O trabalho inseriu-se num estudo mais amplo, desenvolvido pelo grupo Águas de Portugal, no qual se pretendeu obter uma visão mais alargada e robusta da aplicabilidade deste tipo de ferramentas em digestores anaeróbios de diferentes instalações. O caso de estudo foi a ETAR do Seixal, pertencente à SIMARSUL, e o software utilizado foi o NeuralTools®. O desenvolvimento do estudo iniciou-se com a preparação dos dados referentes à ETAR do Seixal, tendo-se considerado esta como sendo a etapa determinante. A partir da caracterização das variáveis e de uma análise de correlações entre elas, foi possível selecionar 20 variáveis a integrar nos ensaios de treino e de teste, cujos principais objetivos se prenderam com a identificação da RNA com maior capacidade para prever o biogás produzido e a seleção das variáveis mais adequadas para a modelação dos processos anaeróbios. O treino e teste de redes envolveu a realização de 266 ensaios, a partir dos quais se identificaram as cinco melhores redes para previsão. A melhor RNA foi criada a partir dos dados de tempo de retenção hidráulico, pH, temperatura, ácidos gordos voláteis e alcalinidade total do digestor, e permitiu obter boas previsões do biogás produzido. Os resultados alcançados com esta rede ficaram, contudo, aquém dos valores de referência de uma previsão considerada “muito boa” e o reduzido número de casos usados para treinar a rede afigura-se como a principal causa. A escassez de dados constituiu, de resto, a principal limitação ao longo do estudo, permitindo realçar a importância da monitorização na gestão da digestão anaeróbia.

Contributo para a modelação do estudo do comportamento de barragens de aterro com o auxílio de redes neuronais artificiais

O conhecimento do comportamento das barragens de aterro é essencial para garantir o seu funcionamento adequado e para que os objetivos de utilização delineados inicialmente para o respetivo aproveitamento hidráulico possam ser cumpridos. Os fatores de maior relevância num estudo deste tipo de barragens, considerando que apenas estão sob solicitações estáticas, são as pressões de água, registadas em piezómetros, os caudais percolados e os deslocamentos superficiais, geralmente medidos em marcas de nivelamento ou em alvos colocados em peças de centragem forçada. Na presente dissertação pretende-se, com base no conhecimento dos registos dessas medições feitas anteriormente e recorrendo a modelos de inteligência artificial, predizer o valor que se obteria em próximas medições, ajudando assim a decidir qual o melhor procedimento para remediar ou tratar um problema de comportamento relacionado com as variáveis em estudo. Esta dissertação divide-se essencialmente em três partes. Primeiramente, introduzem-se os conceitos relativos à segurança de barragens de aterro, de acordo com o regulamento de segurança adotado em Portugal, dando relevo ao tipo de observação a que são submetidas. Seguidamente, introduz-se o conceito de redes neuronais artificiais e apresenta-se a base de dados, criada com o intuito de uniformizar e melhorar a organização dos valores em estudo das barragens de aterro, que têm sido acompanhadas pelo Laboratório Nacional de Engenharia Civil. Com esta pretende-se facilitar a utilização destes elementos por programas de inteligência artificial. Por último, é feito o enquadramento de um caso de estudo, uma barragem de aterro no Norte de Portugal – barragem de Valtorno-Mourão. Utilizando o Neuroph Studio, os dados relativos à observação desta barragem são aplicados numa rede neuronal artificial, Multi Layer Perceptron Backpropagation Neural Network, permitindo antever comportamentos futuros. Os resultados obtidos são discutidos e perspetivam-se trabalhos para continuar a desenvolver a investigação efetuada.

Aplicação de redes neuronais artificiais na gestão da produção de biogás resultante de processos de digestão anaeróbia

A investigação realizada integra-se num estudo no âmbito das redes neuronais artificiais (RNA), previamente iniciado em diferentes ETAR do Grupo Águas de Portugal. O trabalho executado centrou-se em dois casos de estudo diferentes, um localizado na ETAR do Seixal e outro situado na ETAR de Sesimbra. O principal alvo da investigação efetuada na ETAR do Seixal foi gerar RNA com capacidade de prever valores de condutividade existentes no caudal total afluente à ETAR, de modo a adicionar este parâmetro a um conjunto de variáveis pré-existente e estudar a sua influência no processo de digestão anaeróbia. Na ETAR de Sesimbra o foco do estudo foi a criação de um conjunto de variáveis afeto ao mesmo processo de tratamento e com base no potencial de aprendizagem das RNA, estimar valores de biogás gerado. Concluída a investigação em cada ETAR, criou-se um modelo comum aos dois casos de estudo com o objetivo de prever valores de biogás gerado. As RNA foram produzidas com recurso a um programa de computador denominado NeuralTools®. As séries de dados das diferentes variáveis constituíam a base de informação das RNA e a sua construção e preparação foi um aspeto fundamental no trabalho realizado. A análise estatística foi o principal suporte do tratamento de dados efetuado em ambos os casos de estudo. Foram produzidas bastantes RNA e em diferentes condições, de forma a gerar os melhores resultados possíveis. Na investigação concretizada na ETAR do Seixal não se produziram bons resultados, por insuficiência do conhecimento da relação entre o funcionamento do processo de digestão anaeróbia e os valores de condutividade registados. Na ETAR de Sesimbra, a melhor RNA foi produzida com base nas séries de dados que evidenciaram um maior coeficiente de correlação com a série de dados de caudal de biogás. Os resultados gerados na ETAR de Sesimbra foram satisfatórios, tal como também foram os resultados dos testes realizados com o modelo global. O principal obstáculo na produção de melhores resultados advém da elevada variabilidade de valores existente nas séries de dados relacionadas com o funcionamento do processo de digestão anaeróbia.

Desenvolvimento do padrão de crescimento urbano: modelação da dinâmica do solo urbano em Andaluzia

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Modelação e controlo não-linear do sistema motor humano

Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

CARTO-SOM - Cartogram creation using self-organizing maps

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica