Comparação de modelos mistos, AMMI e Eberhart-Russel via simulação no estudo da interação genótipo x ambiente em cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV

Influência da temperatura nos parâmetros de modelos bi-paramétricos que predizem isotermas de adsorção de umidade do guaraná (Paullinia cupana) em pó

Oito modelos matemáticos bi-paramétricos, existentes na literatura e com larga aplicação na predição de isotermas de adsorção foram submetidos à análise. O guaraná (Paullinia cupana) em pó objeto deste estudo foi obtido em "spray dryer", a partir de um extrato hidroalcoólico. Ajustaram-se os pontos experimentais das isotermas de adsorção de umidade do produto à 15°C, 25°C e 35°C, por análise de regressão não-linear. Para estudar o efeito da temperatura nos parâmetros dos modelos utilizaram-se regressões dos tipos: linear, exponencial, logarítmica e inversa. Utilizou-se para fazer os ajustes o aplicativo STATGRAPHICS 5.1. Entre os modelos testados os que apresentam melhores resultados foram as equações de Handerson, Oswin e Mizrahi.

Modelos de programação inteira mista para a alocação ótima de bancos de capacitores em sistemas de distribuição de energia elétrica radias

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Modelagem matemática aplicada a precificação de opções

The mathematical models are critical to determine theoretical prices of options and analyze whether they are overrated or underrated. This information strongly influence in operations carried out by the investor. Therefore, it is necessary that the employee model present high degree of reliability and be consistent with the reality of investment to which it is intended. In this sense, this dissertation aims to apply the steps of mathematical modeling in the Pricing of options for decision making in the investment of a hydroelectric power plant. Was used a Monte Carlo simulation, with the Latin Hypercube Method, to determine the volatility of returns of the project. In order to validate the proposed model, compared to the results found by the Binomial Model, which is one of the models most used in this type of investment. The results reinforce the hypothesis that the mathematical modeling with the Binomial Model is critical to investment decision-making in hydroelectric power

Avaliação de compostos modelos visando propor um método de diferenciação de matéria orgânica lábil e recalcitrante em ambientes aquáticos

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

Adsorção de cádmio em Latossolos sob vegetação de mata nativa e cultivados

Heavy metals are found naturally in soils at low concentrations, but their content may be increased by human activity, making them one of the barriers in management of tropical soils. These chemical elements can be found in the composition of organic and inorganic fertilizers, insecticides, fungicides, mine tailings, and urban waste, and may cause serious damage to the environment and human health. Thus, adsorption studies are essential in assessing the behavior of heavy metals in the soil. The objective of this study was to evaluate the influence of soil chemical, particle size, and mineralogical properties on adsorption of cadmium (Cd), evaluated by Langmuir and Freundlich models, in Latossolos (Oxisols) with or without human activity. Soil samples were collected from the surface layer, 0.00-0.20 m, and chemical, particle size, and mineralogical analyzes were performed. In the adsorption study, concentrations of 0, 5, 25, 50, 100, 200, 300, and 400 mu g L-1 of Cd were used in the form of Cd(NO3)(2). The empirical mathematical models of Langmuir and Freundlich were used for construction of adsorption isotherms. Data were analyzed by means of multivariate statistical techniques, Cluster Analysis and Principal Component Analysis. The data from the adsorption experiment showed a good fit to the Langmuir and Freundlich models. Soils with a lower goethite/hematite ratio and greater cation exchange capacity and pH, showed higher maximum adsorption capacity of Cd.

Práticas algébricas no contexto da modelagem compreendida como proposta pedagógica

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Modelos de previsão de ocorrência de adultos de diatraea saccharalis (Fabricius, 1794) (Lepidoptera: Crambidae) em cana-de-açúcar (Saccharum spp.)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos aplicados en Fitopatología

Dentro de las diversas áreas de la Fitopatología, la Epidemiología es la que posee un mayor potencial para el uso de modelos, porque esta ciencia es responsable de la descripción de las enfermedades a nivel de poblaciones y comunidades. Como las poblaciones están formadas generalmente por un número de individuos, es imposible e indeseable descubrir qué ocurre con individuos aislados. Los epidemiólogos precisan de alguna manera representar lo que sucede en las poblaciones de plantas, frente a los patógenos, en diferentes situaciones de ambiente. Haciendo una revisión de literatura, se verificó que hay dos caminos por los cuales los epidemiólogos estudian las enfermedades en poblaciones de plantas a través de modelos matemáticos, y de modelos estadísticos.

Modelos de Refracción Astronómica

Se resumen en esta monografía la teoría básica sobre refracción astronómica para ser aplicada a observaciones topográficas a astros. Se comentan también los diferentes modelos matemáticos existentes hasta la fecha.

Modelos de viajes a hospitales públicos españoles comparados con los modelos americanos

La implantación de un nuevo Polo Generador de Viajes (PGV) incrementa el tráfico de la zona y cambia el uso del suelo en las áreas cercanas a las cuales está ubicado. Por este motivo resulta conveniente la elaboración de modelos matemáticos para estimar los viajes generados y poder prevenir los impactos negativos. Este trabajo tiene como objetivo principal la elaboración y aplicación de modelos de viajes a través de datos de cuatro hospitales seleccionados de Madrid y compáralos a los resultados de los modelos del Institute of Transportation Engenieers (ITE) y con los flujos reales. Una vez realizados los análisis y la metodología comparativa, se han verificado que los resultados de los modelos ITE que han sido discordantes con los resultados de los flujos reales de Madrid.

Mejora de los modelos térmicos de las presas bóveda en explotación : aplicación al análisis del efecto del cambio climático

Las cargas de origen térmico causadas por las acciones medioambientales generan esfuerzos apreciables en estructuras hiperestáticas masivas, como es el caso de las presas bóvedas. Ciertas investigaciones apuntan que la variación de la temperatura ambiental es la segunda causa de reparaciones en las presas del hormigón en servicio. Del mismo modo, es una causa de fisuración en un porcentaje apreciable de casos. Las presas son infraestructuras singulares por sus dimensiones, su vida útil, su impacto sobre el territorio y por el riesgo que implica su presencia. La evaluación de ese riesgo requiere, entre otras herramientas, de modelos matemáticos de predicción del comportamiento. Los modelos han de reproducir la realidad del modo más fidedigno posible. Además, en un escenario de posible cambio climático en el que se prevé un aumento de las temperaturas medias, la sociedad ha de conocer cuál será el comportamiento estructural de las infraestructuras sensibles en los futuros escenarios climáticos. No obstante, existen escasos estudios enfocados a determinar el campo de temperaturas de las presas de hormigón. Así, en esta investigación se han mejorado los modelos de cálculo térmico existentes con la incorporación de nuevos fenómenos físicos de transferencia de calor entre la estructura y el medio ambiente que la rodea. También se han propuesto nuevas metodologías más eficientes para cuantificar otros mecanismos de transferencia de calor. La nueva metodología se ha aplicado a un caso de estudio donde se disponía de un amplio registro de temperaturas de su hormigón. Se ha comprobado la calidad de las predicciones realizadas por los diversos modelos térmicos en el caso piloto. También se han comparado los resultados de los diversos modelos entre sí. Finalmente, se ha determinado las consecuencias de las predicciones de las temperaturas por algunos de los modelos térmicos sobre la respuesta estructural del caso de estudio. Los modelos térmicos se han empleado para caracterizar térmicamente las presas bóveda. Se ha estudiado el efecto de ciertas variables atmosféricas y determinados aspectos geométricos de las presas sobre su respuesta térmica. También se ha propuesto una metodología para evaluar la respuesta térmica y estructural de las infraestructuras frente a los posibles cambios meteorológicos inducidos por el cambio climático. La metodología se ha aplicado a un caso de estudio, una presa bóveda, y se ha obtenido su futura respuesta térmica y estructural frente a diversos escenarios climáticos. Frente a este posible cambio de las variables meteorológicas, se han detallado diversas medidas de adaptación y se ha propuesto una modificación de la normativa española de proyecto de presas en el punto acerca del cálculo de la distribución de temperaturas de diseño. Finalmente, se han extraído una serie de conclusiones y se han sugerido posibles futuras líneas de investigación para ampliar el conocimiento del fenómeno de la distribución de temperaturas en el interior de las presas y las consecuencias sobre su respuesta estructural. También se han propuesto futuras investigaciones para desarrollar nuevos procedimiento para definir las cargas térmicas de diseño, así como posibles medidas de adaptación frente al cambio climático. Thermal loads produced by external temperature variations may cause stresses in massive hyperstatic structures, such as arch dams. External temperature changes are pointed out as the second most major repairs in dams during operation. Moreover, cracking is caused by thermal loads in a quite number of cases. Dams are unique infrastructures given their dimensions, lifetime, spatial impacts and the risks involve by their presence. The risks are assessed by means of mathematical models which compute the behavior of the structure. The behavior has to be reproduced as reliable as possible. Moreover, since mean temperature on Earth is expected to increase, society has to know the structural behavior of sensitive structures to climate change. However, few studies have addressed the assessment of the thermal field in concrete dams. Thermal models are improved in this research. New heat transfer phenomena have been accounted for. Moreover, new and more efficient methodologies for computing other heat transfer phenomena have been proposed. The methodology has been applied to a case study where observations from thermometers embedded in the concrete were available. Recorded data were predicted by several thermal models and the quality of the predictions was assessed. Furthermore, predictions were compared between them. Finally, the consequences on the stress calculations were analyzed. Thermal models have been used to characterize arch dams from a thermal point of view. The effect of some meteorological and geometrical variables on the thermal response of the dam has been analyzed. Moreover, a methodology for assessing the impacts of global warming on the thermal and structural behavior of infrastructures has been proposed. The methodology was applied to a case study, an arch dam, and its thermal and structural response to several future climatic scenarios was computed. In addition, several adaptation strategies has been outlined and a new formulation for computing design thermal loads in concrete dams has been proposed. Finally, some conclusions have been reported and some future research works have been outlined. Future research works will increase the knowledge of the concrete thermal field and its consequences on the structural response of the infrastructures. Moreover, research works will develope a new procedure for computing the design thermal loads and will study some adaptation strategies against the climate change.

Análisis de modelos de vibraciones en lajas y placas

El presente trabajo se centra en el desarrollo de los modelos matemáticos precisos para simular las excitaciones y respuestas de carácter dinámico, que se introducen en los ensayos no destructivos de detección de imperfecciones. Las estructuras que se consideran se suponen constituidas por chapas de espesor delgado. Las fisuras, en estos casos, pueden ser penetrantes o de una profundidad significativa respecto de su espesor, o no penetrantes o superficiales, que afectan a la zona superficial de chapa. El primer tipo de fisura está relacionado con la seguridad de la estructura y el segundo más con su protección ambiental, al deteriorarse las pinturas de protección. Se han considerado dos tipos de modelos: uno, que intenta localizar la posición y magnitud de las imperfecciones en la estructura, en particular las fisuras, de carácter penetrante total. Para ello se utilizan en el estudio modelos de vibraciones elásticas de estructuras delgadas como placas a flexión. El otro tipo de modelos analiza las vibraciones en lajas y en él se consideran vibraciones superficiales, como las ondas de Rayleigh. Se ha comprobado, en los modelos de estructuras pasantes, que las diferencias entre las frecuencias propias de las estructuras sanas y las fisuradas no son, en general, significativas. Por otra parte, la detección de posición de las fisuras e incluso su mera presencia, mediante distintas normas de comparación entre los vectores modos propios no constituye un procedimiento fiable, ya que puede depender de la posición de la fisura (por ejemplo, cercana a un borde) y del modo de vibración que la excita. El método que parece más prometedor está basado en la medida de las rotaciones (o derivadas de los modos respecto a dos ejes ortogonales) en distintos puntos de la estructura y su representación mediante curvas de nivel.

Simulación de la propagación del malware: modelos continuos vs. modelos discretos

La gran mayoría de modelos matemáticos propuestos hasta la fecha para simular la propagación del malware están basados en el uso de ecuaciones diferenciales. Dichos modelos son analizados de manera crítica en este trabajo, determinando las principales deficiencias que presentan y planteando distintas alternativas para su subsanación. En este sentido, se estudia el uso de los autómatas celulares como nuevo paradigma en el que basar los modelos epidemiológicos, proponiendo una alternativa explícita basada en ellos a un reciente modelo continuo.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model