999 resultados para estimação ponderada


Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FCAV

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Coffee is one of the main products of Brazilian agriculture, the country is currently the largest producer and exporter. Knowing the growth pattern of a fruit can assist in the development of culture indicating for example, the times of increased fruit weight and its optimum harvest, essential to improve the management and quality of coffee. Some authors indicate that the growth curve of the coffee fruit has a double sigmoid shape. However, it consists of just a visual observation without exploring the use of regression models. The aims of this study were: i) determine if the growth pattern of the coffee fruit is really double sigmoidal; ii) to propose a new approach in weighted importance re-sampling to estimate the parameters of regression models and select the most suitable double sigmoidal model to describe the growth of coffee fruits; iii) to study the spatial distribution effect of the crop in the growth curve of coffee fruits. In the first article the aim was determine if the growth pattern of the coffee fruit is really double sigmoidal. The models double Gompertz and double Logistic showed significantly superior fit to models of simple sigmoid confirming that the standard of coffee fruits growth is really double sigmoidal. In the second article we propose to consider an approximation of the likelihood as the candidate distribution of the weighted importance resampling, aiming to facilitate the process of obtaining samples of marginal distributions of each parameter. This technique was effective since it provided parameters with practical interpretation and low computational effort, therefore, it can be used to estimate parameters of double sigmoidal growth curves. The nonlinear model double Logistic was the most appropriate to describe the growth curve of coffee fruits. In the third article aimed to verify the influence of different planting alignments and sun exposure faces in the fruits growth curve. A difference between the growth rates in the two stages of fruit development was identified, regardless the side. Although it has been proven differences in productivity and quality of coffee, there was no difference between the growth curves in the different planting alignments herein studied.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

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

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

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

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para estimar a contribuição harmônica de múltiplas cargas geradoras de harmônicos na distorção de tensão de um sistema elétrico. Essa metodologia cria modelos estatísticos que descrevem o comportamento da tensão harmônica de um sistema elétrico qualquer em função da corrente harmônica das cargas presentes nele, de tal forma, que seja possível avaliar o impacto das cargas geradoras de harmônicos nos níveis de distorção harmônica de tensão do sistema elétrico em análise. A criação desses modelos é realizada com base no método estatístico chamado de regressão polinomial local de kernel, que é um método de regressão não paramétrica, cuja característica principal é criar modelos não condicionados a uma família específica de curvas de regressão, ou seja, os dados são os únicos responsáveis pelo formato do modelo. Uma vez criado o modelo, estima-se a tensão harmônica que as cargas provocaram no período em análise e, por fim, avalia-se seu valor em relação à medida.