Mapeamento genômico rh do braço curto do cromossomo 4 do búfalo de rio

Pós-graduação em Genética - IBILCE

Dramaturgia engajada no Brasil: as produções Calabar: O elogio da traição e Gota d'água

Pós-graduação em História - FCHS

A representação do universo urbano em Circuito Fechado, de Ricardo Ramos

Pós-graduação em Letras - IBILCE

Estudo de sistemas lineares por parte com três zonas e aplicação na análise de um circuito elétrico envolvendo um memristor

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso corporativo do território brasileiro e a nova dinâmica do lugar: o circuito espacial da produção de café e os círculos de cooperação no sudoeste de Minas Gerais (MG)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

As novas dinâmicas do território brasileiro no período técnico-científico-informacional: o circuito espacial de produção do café e o respectivo círculo de cooperação no sul de Minas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A relação entre competitividade e território no circuito das malhas do sul de Minas

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Mudanças climáticas de curto prazo: tendência dos regimes térmicos e hídricos e do balanço hídrico nos municípios de Ribeirão Preto, Campinas e Presidente Prudente (SP) no período de 1969-2001

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Índice de sucessos de implantes osseointegráveis que receberam carga imediata unitária: avaliação clínica de curto período em humanos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Reforçadores arbitrários e naturais, de curto e de longo prazo: uma análise conceitual sobre procedimentos de transferência de controle

Pós-graduação em Psicologia do Desenvolvimento e Aprendizagem - FC

Estresse oxidativo em recém-nascidos de mães hipertensas: relação com prognóstico neonatal no curto prazo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Síndrome do intestino curto e transplante intestinal: modelo experimental porcino

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Manifestações da governança territorial no Brasil: uma análise do 'circuito das águas paulista' e do 'circuito das malhas do sul de Minas Gerais'

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)