1000 resultados para modelos não-lineares


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O objetivo deste trabalho foi identificar, quantificar e modelar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil Central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial, com base em parâmetros climáticos. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada para a inserção de dados de crescimento de forrageiras. Foram inseridos dados primários de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Urochloa. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média, máxima, mínima (Tmín), radiação global incidente e dias do ano, para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas, com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmín como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação, critério de Akaike e critério bayesiano, e foi adotado como padrão. Os modelos foram agrupados pelo teste de coincidência em seis grupos. Os modelos possuem capacidade estimadora diferente para cada cultivar. A calibração dos modelos com dados locais pode acomodar efeitos desconsiderados na sua formulação e aumenta a acurácia de estimativas da produção potencial.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar componentes de covariância e valores genéticos para produção de leite acumulada em até 305 dias, a partir dos dados das três primeiras lactações de vacas Gir. Foram analisados dados de 14.659 lactações, de 9.079 vacas, por meio dos modelos de repetibilidade, multicaracterístico (Mult) e de regressão aleatória com variância residual homogênea (MRAHo) ou heterogênea (MRAHe). A produção de leite foi considerada como característica distinta em cada lactação, no modelo Mult. Polinômios lineares foram utilizados nos modelos de regressão aleatória para ajuste das trajetórias médias e dos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individuais, de acordo com a ordem de parto. As médias a posteriori da herdabilidade foram semelhantes entre os diferentes modelos e lactações, e variaram entre 0,24 e 0,29. Os modelos Mult e MRAHe ajustaram-se melhor aos dados, uma vez que observou-se heterogeneidade de variâncias genéticas e residuais entre lactações. As correlações genéticas da produção acumulada de leite em até 305 dias nas três primeiras lactações foram próximas de 1,0; portanto, a seleção de reprodutores já pode ser feita a partir dos resultados da primeira lactação. Modelos de regressão aleatória com variâncias genéticas e residuais heterogêneas permitem modelar adequadamente as covariâncias das produções de leite acumuladas em múltiplas lactações e obter valores genéticos para seleção de reprodutores com base nos dados já da primeira lactação.

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No Brasil, a pupunheira é uma planta muito útil na alimentação, seja como fonte de frutos ou de palmito. O interesse pela pupunheira, além de ser uma cultura perene, são: crescimento a pleno sol, precocidade, rusticidade, perfilhamento, palatabilidade e não-escurecimento do palmito após o corte. Estimativas de parâmetros genéticos em pupunheira são escassas e se constituem em ferramenta de suma importância para orientar os programas de melhoramento. O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade genética e estimar o valor genético individual como critério de seleção, usando o procedimento BLUP/REML (Melhor predição linear não viciada/máxima verossimilhança restrita). Adotaram-se duas estratégias de seleção para o caráter produção de palmito: simulando programa de melhoramento a curto prazo (CP- seleção das 9 famílias com 31 indivíduos de maior valor genético) e a longo prazo (LP- seleção das 15 famílias com 53 indivíduos). As progênies foram avaliadas em experimento delineado em blocos ao acaso com três repetições, parcelas lineares de cinco plantas, espaçadas de 2,0 m x 1,0 m e bordadura composta por uma fileira em torno do experimento no Campo Experimental do Matapí, Município de Porto Grande, Estado do Amapá. A avaliação foi realizada aos 26 meses pós- plantio (2ª avaliação), coletando-se dados de altura da planta (AP), diâmetro da planta à altura do colo (DPC), tamanho do palmito (TP), diâmetro do palmito (DP), peso do resíduo apical (PRA), basal (PRB) e do palmito líquido (PP) (tipo exportação). Os dados de AP, DPC, TP e DP corresponderam às médias das touceiras que apresentavam mais de uma haste. Já para os caracteres PRA, PRB e PP corresponderam à soma das hastes na touceira. De maneira geral, a população estudada apresenta baixa variabilidade genética. As herdabilidades no sentido restrito em nível de indivíduos foram: AP (18,44%), DPC (3,16%), TP (42,47%), DP (10,54%), PP (5,70%), PRB (6,15%). Os ganhos genéticos preditos em relação à média da população para PP foram de 7,18% na situação de LP e 8,40% para CP, com tamanho efetivo de 30,38 e 19,00, respectivamente.

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As técnicas de colheita da cultura de cana nem sempre seguem preceitos conservacionistas, fato que pode influenciar atributos físicos do solo com consequente alteração da velocidade de infiltração de água no solo. O trabalho realizado teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes sistemas de colheita (manual e mecanizada) da cana-de-açúcar (crua e queimada), sobre as características de infiltração e verificar a adequação de modelos matemáticos para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo. Foi utilizado um simulador de chuva portátil calibrado para aplicar uma precipitação de 60 mm h-1. Os testes de infiltração de água no solo foram realizados em três sistemas de colheita: colheita manual de cana queimada, colheita mecanizada de cana crua e colheita mecanizada de cana queimada. A qualidade do ajuste dos modelos foi avaliada por meio de regressões não lineares entre os valores estimados e os valores médios observados em cada tratamento estudado. Nos tratamentos onde foi empregada a colheita mecânica, observou-se uma redução da taxa de infiltração final em relação à área sob colheita manual de cana queimada. A equação de Horton foi a mais adequada para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo estudado.

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As plantas daninhas acarretam reduções no rendimento das culturas agrícolas. Os modelos matemáticos de estimativa de perda de rendimento na cultura devido à interferência dessas plantas podem ser instrumentos úteis à tomada de decisão de manejo. Se for possível prever as perdas de rendimento, será possível decidir se é viável ou não a aplicação de uma medida de controle. Há na literatura vários modelos matemáticos empíricos de regressão lineares, não-lineares e polinomiais usados para estimar as perdas de rendimento devido às plantas daninhas. O presente trabalho teve como objetivo apresentar uma análise dos modelos matemáticos presentes na literatura utilizados para estimar as perdas de rendimento que as plantas daninhas acarretam à cultura, considerando o ajuste matemático às observações e a descrição biológica do comportamento dessas perdas.

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A estimativa da área foliar pode auxiliar na compreensão de relações de interferência entre plantas daninhas e cultivadas. Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Sida cordifolia e Sida rhombifolia, estudaram-se as correlações entre área foliar real (Af) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento (C) ao longo da nervura principal e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. Foram analisados 200 limbos foliares de cada espécie, coletados em diferentes agroecossistemas na Universidade Estadual Paulista, campus de Jaboticabal. Os modelos estatísticos utilizados foram linear: Y = a + bx; linear simples: Y = bx; geométrico: Y = ax b; e exponencial: Y = ab x. Todos os modelos analisados podem ser empregados para estimação da área foliar de S. cordifolia e S. rhombifolia. Sugere-se optar pela equação linear simples, envolvendo o produto C*L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero, em função da praticidade desta. Desse modo, a estimativa da área foliar de S. cordifolia pode ser obtida pela fórmula Af = 0,7878*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9307, enquanto para S. rhombifolia a estimativa da área foliar pode ser obtida pela fórmula Af = 0,6423*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9711.

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Este trabalho visa realizar o estudo do comportamento dinâmico de um eixo rotor flexível, modelado segundo a teoria de Euler-Bernoulli e caracterizar as respostas periódicas de sistemas LTI (sistemas lineares invariantes no tempo) e sistemas fracamente não lineares de ordem arbitrária. Para tanto, é utilizada a base dinâmica gerada pela resposta impulso ou solução fundamental. O comportamento dinâmico de um eixo rotor flexível foi discutido em termos da função de Green espacial e calculada de maneira não-modal. Foi realizado um estudo do problema de autovalor para o caso de um um eixo rotor biapoiado. As freqüências são obtidas e os modos escritos em termos da base dinâmica e da velocidade de rotação. As respostas periódicas de sistemas LTI, utilizadas nas aproximações com sistemas fracamente não lineares, são obtidas, independentemente da ordem do sistema, como um operador integral onde o núcleo é a função de Green T-periódica. Esta função é caracterizada em termos das propriedades de continuidade, periodicidade e salto da função de Green T-periódica, e da base dinâmica Simulações foram realizadas para sistemas concentrados, matriciais e escalares, com o objetivo de mostrar a validade da metodologia desenvolvida com as propriedades da função de Green T-periódica. Foi abordado um modelo não-linear para uma centrífuga utilizada na indústria textil [Starzinski, 1977].

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Neste trabalho, o potencial para produtos de supermercados em municípios do Estado de São Paulo é modelado por meio da aplicação de modelos lineares hierárquicos em dois níveis (município e microrregião) e em três níveis (município, micro e mesorregião). Os modelos lineares hierárquicos acomodam bem as relações espaciais de vizinhança e hierarquia que estruturam o mercado, produzindo resíduos normais, homocedásticos e não autocorrelacionados espacialmente (enquanto os modelos de regressão linear convencionais não permitem incorporar os conceitos de estrutura geográfica e têm seus pressupostos de homocedasticidade e independência violados). A metragem de loja e a densidade populacional são propostas como variáveis proxi para, respectivamente, a demanda de mercado e a hierarquia de uma localidade.

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O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

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A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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No estudo da propagação de uma doença infecciosa, diz-se que sua transmissão ocorre horizontalmente, quando um indivíduo suscetível tem um contato direto ou indireto com um indivíduo infeccioso. Algumas doenças, entretanto, também podem ser transmitidas verticalmente, entendendo-se que, neste caso, a doença é transmitida a um indivíduo, ao ser gerado por uma mãe infecciosa. Fazendo uso de modelos epidemiológicos determinísticos básicos, envolvendo sistemas de equações diferenciais ordinárias, nosso principal objetivo, neste trabalho, consiste em investigar qual o papel da transmissão vertical na propagação de doenças causadas por microparasitas. Diversas formas de inclusão de transmissão vertical são apresentadas e, em cada modelo estudado, investigamos a existência e a estabilidade local dos estados de equilíbrio da população hospedeira, identificamos os parâmetros e limiares que caracterizam a dinâmica do sistema, e completamos as informações decorrentes dos resultados analíticos com a apresentação de soluções numéricas do mesmo. Por fim, comparamos os efeitos da transmissão horizontal com aqueles decorrentes da transmissão vertical.

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O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

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A estimativa da área foliar pode auxiliar na compreensão de relações de interferência entre plantas daninhas e cultivadas. Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Sida cordifolia e Sida rhombifolia, estudaram-se as correlações entre área foliar real (Af) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento (C) ao longo da nervura principal e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. Foram analisados 200 limbos foliares de cada espécie, coletados em diferentes agroecossistemas na Universidade Estadual Paulista, campus de Jaboticabal. Os modelos estatísticos utilizados foram linear: Y = a + bx; linear simples: Y = bx; geométrico: Y = ax b; e exponencial: Y = ab x. Todos os modelos analisados podem ser empregados para estimação da área foliar de S. cordifolia e S. rhombifolia. Sugere-se optar pela equação linear simples, envolvendo o produto C*L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero, em função da praticidade desta. Desse modo, a estimativa da área foliar de S. cordifolia pode ser obtida pela fórmula Af = 0,7878*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9307, enquanto para S. rhombifolia a estimativa da área foliar pode ser obtida pela fórmula Af = 0,6423*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9711.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)