Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.

Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina

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

Diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica usando um algoritmo imuno-neural

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS

Aplicação de sistemas neuro-fuzzy e espectrometria no infravermelho próximo para a identificação em tempo real do teor de nitrogênio foliar em cana-de-açúcar

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Contribuições na modelagem dinâmica e no controle neural de um braço robótico com elos flexíveis

Em geral, estruturas espaciais e manipuladores robóticos leves têm uma característica similar e inerente que é a flexibilidade. Esta característica torna a dinâmica do sistema muito mais complexa e com maiores dificuldades para a análise de estabilidade e controle. Então, braços robóticos bastantes leves, com velocidade elevada e potencia limitada devem considerar o controle de vibração causada pela flexibilidade. Por este motivo, uma estratégia de controle é desejada não somente para o controle do modo rígido mas também que seja capaz de controlar os modos de vibração do braço robótico flexível. Também, redes neurais artificiais (RNA) são identificadas como uma subespecialidade de inteligência artificial. Constituem atualmente uma teoria para o estudo de fenômenos complexos e representam uma nova ferramenta na tecnologia de processamento de informação, por possuírem características como processamento paralelo, capacidade de aprendizagem, mapeamento não-linear e capacidade de generalização. Assim, neste estudo utilizam-se RNA na identificação e controle do braço robótico com elos flexíveis. Esta tese apresenta a modelagem dinâmica de braços robóticos com elos flexíveis, 1D no plano horizontal e 2D no plano vertical com ação da gravidade, respectivamente. Modelos dinâmicos reduzidos são obtidos pelo formalismo de Newton-Euler, e utiliza-se o método dos elementos finitos (MEF) na discretização dos deslocamentos elásticos baseado na teoria elementar da viga. Além disso, duas estratégias de controle têm sido desenvolvidas com a finalidade de eliminar as vibrações devido à flexibilidade do braço robótico com elos flexíveis. Primeiro, utilizase um controlador neural feedforward (NFF) na obtenção da dinâmica inversa do braço robótico flexível e o calculo do torque da junta. E segundo, para obter precisão no posicionamento... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Sistema de recomendação de produtos online baseado em palavras-chave

This project aims to explore the many methods used for the development of recommendation systems to user ’ s items and apply the content - based recommendation method on a prototype system whose purpose is to recommend books to users. This paper exposes the most popular methods for creating systems capable of providing items (products) according to user preferences, such as collaborat ive filtering and content - based. It also point different techniques that can be applied to calculate the similarity between two entities, for items or users, as the Pearson ’s method, calculating the cosine of vectors and more recently, a proposal to use a Bayesian system under a Dirichlet distribution. In addition, this work has the purpose to go through various points on the design of an online application, or a website, dealing not only oriented algorithms issues, but also the definition of development to ols and techniques to improve the user’s experience. The tools used for the development of the page are listed, and a topic about web design is also discussed in order to emphasize the importance of the layout of the application. At the end, some examples of recommender systems are presented for curiosity , learning and research purposes

Emoção e afetividade na aprendizagem: breve revisão bibliográfica

This work has as its theme the role of emotions and affectivity in learning, particularly in science learning, being developed from a literature review. We start from the idea that learning occurs through changes in the neural networks of each individual and that these changes are caused by a combination of genetic and biological factors also influenced by emotions and affectivity. We seek information on the functioning of the human brain, highlighting the neuroanatomy and neurocognition, to understand how the brain processes information, including the feelings and emotions experienced by the individual. Once we try to understand which roles are assigned to the feelings and emotions in different learning theories, emphasizing the cognitive and humanistic theories. Finally, we found some more recent contributions to the understanding of the learning process, to the field of neuroscience. We were led to conclude that there is great scope for research in applied neuroscience to education, since the work, especially in the national literature are still scarce

Interface para classificação de dados por máquinas de vetores de suporte

In this project the Pattern Recognition Problem is approached with the Support Vector Machines (SVM) technique, a binary method of classification that provides the best solution separating the data in the better way with a hiperplan and an extension of the input space dimension, as a Machine Learning solution. The system aims to classify two classes of pixels chosen by the user in the interface in the interest selection phase and in the background selection phase, generating all the data to be used in the LibSVM library, a library that implements the SVM, illustrating the library operation in a casual way. The data provided by the interface is organized in three types, RGB (Red, Green and Blue color system), texture (calculated) or RGB + texture. At last the project showed successful results, where the classification of the image pixels was showed as been from one of the two classes, from the interest selection area or from the background selection area. The simplest user view of results classification is the RGB type of data arrange, because it’s the most concrete way of data acquisition

Localização de descargas parciais em transformadores de potência imersos em óleo mineral por meio de cápsulas piezelétricas de baixo custo e sistemas inteligentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Proposta de um modelo de dicionário terminológico onomasiológico

The present paper aims at applying a model of bilingual onomasiological terminological dictionary, as proposed by Babini (2001b), for the development of an English-Portuguese and Portuguese-English electronic dictionary of the fundamental Artificial Neural Networks (ANN) terms. This subarea of Artificial Intelligence was chosen due to its use in several technological activities. The onomasiological dictionary is characterized by allowing searches of either lexical or terminological units from its semantic content. Our dictionary model allows two types of search: semasiological and onomasiological. The onomasiological search is made possible by a set of semes or semantic traits that make up the concept of each term in the dictionary.

Desenvolvimento de um sistema para navegação de robôs móveis por caminhos em plantações

The use of mobile robots in the agriculture turns out to be interesting in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system will be embedded onto a hardware platform. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which so far presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route.

Calcários albianos de campo petrolífero na Bacia de Campos: fácies, diagênese e modelo deposicional

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Algoritmo híbrido neural-imuno aplicado ao diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS