Novas condições de estabilidade de sistemas não lineares utilizando funções de Lyapunov fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Modelos de evolución de masas de pinus sylvestris l.

En el capítulo dedicado a la calidad de la estación, como primera etapa se realiza una exhaustiva revisión bibliográfica a partir de la cual se comprueba que los métodos más precisos para determinar esta calidad, en términos generales, son aquellos basados en la relación de la altura con la edad. En base a los datos que se encuentran disponibles y como fruto de esta revisión bibliográfica, se decide probar tres métodos: uno de ellos que estudia la evolución de la altura en función del diámetro (MEYER) y los otros dos en función de la edad (BAILEY y CLUTTER y GARCÍA). Para probar estos métodos, se utilizan datos de parcelas de producción distribuidas en los tres principales sistemas montañosos de España: Ibérico, Central y Pirenaico. El modelo de MEYER implica una clasificación previa de las parcelas en función de su clase de sitio y los ajustes se realizan para cada clase, con lo que se obtienen cuatro curvas polimórficas. La ecuación que describe este modelo es: H = 1.3 + s(1-e-bD) El modelo de BAILEY y CLUTTER genera también un sistema de curvas polimórficas y se genera a partir de la relación entre el 1og de la altura y la inversa de la edad: log H = a + b¡(1/AC) Este método implica una agrupación o estratificación de las parcelas en clases de sitio. Por último, se prueba el modelo de GARCÍA que se basa en una ecuación diferencial estocástica: dHc(t) = b(ac-Hc(t)) + a(t)dw(t) y se prueba la siguiente estructura paramétrica: a b c °"0 o *o H0 global 1 oca 1 g1obal 0.00 global 0.00 0.0 Posteriormente se hace un análisis de los residuos en que se aplica la prueba de Durbin-Watson que detecta la presencia de correlación serial. Se verifica la forma aproximada a un "cometa" en los residuos, lo que es frecuente en series de tiempo cuando la magnitud analizada (en nuestro caso, la altura dominante) se acumula en el tiempo. Esta prueba no es concluyente en el sentido de que no aclara que modelo es el más apropiado. Finalmente, se validan estos modelos utilizando datos de las parcelas de clara. Para esto se utiliza información de arboles tipo sometidos a análisis de tronco. Esta validación permite concluir que el modelo de GARCÍA es el que mejor explica la evolución del crecimiento en altura. En el capítulo dedicado a las distribuciones diamétricas, se pretende modelizar dichas distribuciones a través de variables de estado. Para esto, como primera etapa, se prueban para 45 parcelas y tres inventarios, las siguientes funciones: - Normal - Gamma - Ln de dos parámetros - Ln de tres parámetros - Beta I I - Wei bul 1 Mediante el uso de chi-cuadrado como estimador de la bondad del ajuste, se determina que la función de Weibull es la que mejor responde a la distribución diamétrica de nuestras parcelas. Posteriormente, se comprueba la bondad de dicho ajuste, mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov, el que determina que en el 99X de los casos, el ajuste es aceptable. Luego se procede a la recuperación de 1 os*parámetros de la función de Weibull; a, b y c. En esta etapa se estratifica la información y se realizan análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de medias de TUKEY que dan como resultado el que se continúe trabajando por tratamiento y por inventario quedando la diferencia entre sitios absorbida por la altura dominante. Para la recuperación de los parámetros, se utilizan las variables de estado que definen a nuestras parcelas; edad, densidad, altura dominante, diámetro medio cuadrático y área basimétrica. El método seguido es la obtención de ecuaciones de regresión con las variables de estado como independientes para predecir los valores de los parámetros antes mencionados. Las ecuaciones se obtienen utilizando distintas vías (STEPWISE, ENTER y RSQUARE) lo que nos proporciona abundante material para efectuar la selección de éstas. La selección de las mejores ecuaciones se hace en base a dos estadísticos conocidos: - Coeficiente de determinación ajustado: R2 a - Cp de MALLOWS Estos elementos se tratan en forma conjunta considerando, además, que el número de parámetros esté en concordancia con el número de datos. El proceso de selección implica que se obtengan 36 ecuaciones de regresión que posteriormente se validan en dos sentidos. Por una parte, se calcula el valor de cada parámetro según la ecuación que le corresponda y se compara con el valor de los parámetros calculados en el ajuste de Weibull. Lo que se puede deducir de esta etapa es que la distorsión que sufren los parámetros al efectuar ecuaciones de regresión, es relativamente baja y la diferencia se produce debido a errores que se originan al realizar los modelos. Por otra parte, con las parcelas que se encuentren disponibles, se valida el modelo en el sentido de hacer el proceso inverso al anterior, es decir a partir de sus variables de estado, fácilmente medibles, se obtienen los valores de los parámetros que definen a la función de Weibull. Con esto se reconstruye la distribución diamétrica de cada función. Los resultados que se obtienen de esto indican que los ajustes son aceptables a un nivel del 1X en el caso de tres parcelas.

Modelos baseados em agentes aplicados à dinâmica de preços do mercado imobiliário

Um dos aspectos regulatórios fundamentais para o mercado imobiliário no Brasil são os limites para obtenção de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Esses limites podem ser definidos de forma a aumentar ou reduzir a oferta de crédito neste mercado, alterando o comportamento dos seus agentes e, com isso, o preço de mercado dos imóveis. Neste trabalho, propomos um modelo de formação de preços no mercado imobiliário brasileiro com base no comportamento dos agentes que o compõem. Os agentes vendedores têm comportamento heterogêneo e são influenciados pela demanda histórica, enquanto que os agentes compradores têm o seu comportamento determinado pela disponibilidade de crédito. Esta disponibilidade de crédito, por sua vez, é definida pelos limites para concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Verificamos que o processo markoviano que descreve preço de mercado converge para um sistema dinâmico determinístico quando o número de agentes aumenta, e analisamos o comportamento deste sistema dinâmico. Mostramos qual é a família de variáveis aleatórias que representa o comportamento dos agentes vendedores de forma que o sistema apresente um preço de equilíbrio não trivial, condizente com a realidade. Verificamos ainda que o preço de equilíbrio depende não só das regras de concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação, como também do preço de reserva dos compradores e da memória e da sensibilidade dos vendedores a alterações na demanda. A memória e a sensibilidade dos vendedores podem levar a oscilações de preços acima ou abaixo do preço de equilíbrio (típicas de processos de formação de bolhas); ou até mesmo a uma bifurcação de Neimark-Sacker, quando o sistema apresenta dinâmica oscilatória estável.

Modelagem de sinais neuronais utilizando filtros lineares de tempo discreto.

A aquisição experimental de sinais neuronais é um dos principais avanços da neurociência. Por meio de observações da corrente e do potencial elétricos em uma região cerebral, é possível entender os processos fisiológicos envolvidos na geração do potencial de ação, e produzir modelos matemáticos capazes de simular o comportamento de uma célula neuronal. Uma prática comum nesse tipo de experimento é obter leituras a partir de um arranjo de eletrodos posicionado em um meio compartilhado por diversos neurônios, o que resulta em uma mistura de sinais neuronais em uma mesma série temporal. Este trabalho propõe um modelo linear de tempo discreto para o sinal produzido durante o disparo do neurônio. Os coeficientes desse modelo são calculados utilizando-se amostras reais dos sinais neuronais obtidas in vivo. O processo de modelagem concebido emprega técnicas de identificação de sistemas e processamento de sinais, e é dissociado de considerações sobre o funcionamento biofísico da célula, fornecendo uma alternativa de baixa complexidade para a modelagem do disparo neuronal. Além disso, a representação por meio de sistemas lineares permite idealizar um sistema inverso, cuja função é recuperar o sinal original de cada neurônio ativo em uma mistura extracelular. Nesse contexto, são discutidas algumas soluções baseadas em filtros adaptativos para a simulação do sistema inverso, introduzindo uma nova abordagem para o problema de separação de spikes neuronais.

Comparação de modelos estáticos, otimização dos determinantes da estrutura de capital das PME's portuguesas

Dissertação, Mestrado, Contabilidade e Fiscalidade, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior de Gestão e Tecnologia, 2016

Impacto da fibromialgia sobre a qualidade de vida e função sexual em mulheres no climatério

OBJETIVO: analisar o impacto da fibromialgia sobre os sinais e sintomas climatéricos, qualidade de vida, função sexual em mulheres na fase do climatério. MÉTODOS: Foi realizado estudo observacional analítico de corte transversal, envolvendo 161 mulheres na fase do climatério. As participantes foram divididas em dois grupos: grupo sem fibromialgia (83) e grupo com fibromialgia (78). As variáveis investigadas foram: Qualidade de vida medida através do questionário UQOL (Utian Quality of Life), Função sexual analisada através do questionário Quociente Sexual - versão feminina (QS-F) e sinais e sintomas climatéricos avaliados pelo Índice menopausal de Blatt & Kupperman (IMBK). No estudo estatístico, foi realizada análise inferencial através do método de modelos lineares generalizados. Para análise do UQOL e seus domínios assim como o QS-F e IMBK, foi utilizado uma função de ligação linear de Log Poisson com exposição de contrastes para os níveis dos fatores de exposição. O nível de significância adotado foi de 5%. RESULTADOS: No grupo fibromialgia foram observados escores significativamente inferiores para o domínio ocupacional UQOL (p 0,01) e UQOL total (p = 0,02), em comparação ao grupo sem fibromialgia. O grupo de mulheres com fibromialgia apresentou escores superiores em relação à intensidade dos sinais e sintomas climatéricos (p ˂0,01) e escores inferiores na avaliação da função sexual pelo QS-F (p = 0,01), quando comparado ao grupo sem fibromialgia. As mulheres mais jovens, com trabalhos extra domicílio, maior renda e maior grau de escolaridade apresentaram melhores escores na qualidade de vida em todos os domínios. Quanto aos sinais e sintomas climatéricos, a renda mais alta e maior tempo de escolaridade exerceram associação direta com sinais e sintomas mais leves, entretanto, quanto mais jovens, maior relação com sintomatologia mais intensa. Em relação à função sexual, melhores escores estiveram associados com idade entre 45 a 49 anos e trabalho extra domicílio. CONCLUSÃO: Os resultados obtidos no presente estudo permitem concluir que o diagnóstico de fibromialgia na fase do climatério apresentase como influência negativa no domínio ocupação da qualidade de vida, sinais e sintomas climatéricos e função sexual, sendo esta associação influenciada significativamente por diversos fatores sócio demográficos

Critério de correntropia no treinamento de redes fuzzy wavelet neural networks para identificação de sistemas dinâmicos não lineares

The great interest in nonlinear system identification is mainly due to the fact that a large amount of real systems are complex and need to have their nonlinearities considered so that their models can be successfully used in applications of control, prediction, inference, among others. This work evaluates the application of Fuzzy Wavelet Neural Networks (FWNN) to identify nonlinear dynamical systems subjected to noise and outliers. Generally, these elements cause negative effects on the identification procedure, resulting in erroneous interpretations regarding the dynamical behavior of the system. The FWNN combines in a single structure the ability to deal with uncertainties of fuzzy logic, the multiresolution characteristics of wavelet theory and learning and generalization abilities of the artificial neural networks. Usually, the learning procedure of these neural networks is realized by a gradient based method, which uses the mean squared error as its cost function. This work proposes the replacement of this traditional function by an Information Theoretic Learning similarity measure, called correntropy. With the use of this similarity measure, higher order statistics can be considered during the FWNN training process. For this reason, this measure is more suitable for non-Gaussian error distributions and makes the training less sensitive to the presence of outliers. In order to evaluate this replacement, FWNN models are obtained in two identification case studies: a real nonlinear system, consisting of a multisection tank, and a simulated system based on a model of the human knee joint. The results demonstrate that the application of correntropy as the error backpropagation algorithm cost function makes the identification procedure using FWNN models more robust to outliers. However, this is only achieved if the gaussian kernel width of correntropy is properly adjusted.

Modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura: implementação computacional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Comparação de modelos estáticos, otimização dos determinantes da estrutura de capital das PME's portuguesas

Dissertação, Mestrado, Contabilidade e Fiscalidade, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior de Gestão e Tecnologia, 2016

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.

Princípios fundamentais e modelos de transferência de energia inter e intramolecular

This work outlines the historic development of the concept and main theories of energy transfer, as well as the principal experiments carried out to confirm or refute the proposed theories. Energy transfer in coordination compounds is also discussed with a focus on rare earth systems.

Modelos de transferência de metal pesado na cana-de-açúcar adubada com composto de lixo urbano

The research approaches recycling of urban waste compost (UWC) as an alternative fertilizer for sugarcane crop and as a social and environmental solution to the solids residuals growth in urban centers. A mathematical model was used in order to know the metal dynamics as decision support tool, aiming to establish of criteria and procedures for UWC's safe use, limited by the amount of heavy metal. A compartmental model was developed from experimental data in controlled conditions and partially checked with field data. This model described the heavy metal transference in the system soil-root-aerial portion of sugarcane plants and concluded that nickel was metal to be concern, since it takes approximately three years to be attenuated in the soil, reaching the aerial portions of the plant at high concentrations. Regarding factors such as clay content, oxide level and soil pH, it was observed that for soil with higher buffering capacity, the transfer of the majority of the metals was slower. This model may become an important tool for the attainment of laws regarding the UWC use, aiming to reduce environment contamination the waste accumulation and production costs.

Modelos estatísticos indicadores de comportamentos associados a bem-estar térmico para matrizes pesadas

The study of female broiler breeders is of great importance for the country as poultry production is one of the largest export items, and Brazil is the second largest broiler meat exporter. Animal behavior is known as a response to the effect of several interaction factors among them the environment. In this way the internal housing environment is an element that gives hints regarding to the bird s thermal comfort. Female broiler breeder behavior, expresses in form of specific pattern the bird s health and welfare. This research had the objective of applying predictive statistical models through the use of simulation, presenting animal comfort scenarios facing distinct environmental conditions. The research was developed with data collected in a controlled environment using Hybro - PG® breeding submitted to distinct levels of temperature, three distinct types of standard ration and age. Descriptive and exploratory analysis were proceeded, and afterwards the modeling process using the Generalized Estimation Equation (GEE). The research allowed the development of the thermal comfort indicators by statistical model equations of predicting female broiler breeder behavior under distinct studied scenarios.

Estimativa de parâmetros biofísicos de plantios de café a partir de imagens orbitais de alta resolução espacial

Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.