1000 resultados para Rede Neural


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Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternative to the traditional fossil power generation, the economic issues dictate the necessity of monitoring systems to optimize the availability and profits. The relatively high cost of operation and maintenance associated to wind power is a major issue. Wind turbines are most of the time located in remote areas or offshore and these factors increase the referred operation and maintenance costs. Good maintenance strategies are needed to increase the health management of wind turbines. The objective of this paper is to show the application of neural networks to analyze all the wind turbine information to identify possible future failures, based on previous information of the turbine.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Foi realizada revisão crítica da literatura sobre modelos que tenham avaliado a efetividade de redes assistenciais integradas e coordenadas para a população idosa. Foram pesquisadas as seguintes bases bibliográficas: Pubmed, The Cochrane Library, Lilacs, Web of Science, Scopus e SciELO. Doze artigos sobre cinco modelos diferentes foram incluídos para a discussão. A análise da literatura mostrou que a prestação de serviços pautava-se na atenção básica incluindo serviços domiciliares. Os usuários contavam com a integração de atenção primária, hospitalar, centros dia, serviços domiciliares e serviços sociais. O plano de cuidados e a gestão de caso foram elementos chaves para a continuidade de cuidado. Essa abordagem mostrou-se efetiva nos estudos, reduzindo o uso da atenção hospitalar, o que resultou em economia para o sistema financiador. Houve redução da prevalência de perda funcional, melhora na satisfação e na qualidade de vida dos usuários e de seus familiares. A análise da literatura reforça a necessidade de se modificar a abordagem de assistência à saúde dos idosos, e a integração e coordenação dos serviços são formas eficientes para iniciar essa mudança.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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It is important to understand and forecast a typical or a particularly household daily consumption in order to design and size suitable renewable energy systems and energy storage. In this research for Short Term Load Forecasting (STLF) it has been used Artificial Neural Networks (ANN) and, despite the consumption unpredictability, it has been shown the possibility to forecast the electricity consumption of a household with certainty. The ANNs are recognized to be a potential methodology for modeling hourly and daily energy consumption and load forecasting. Input variables such as apartment area, numbers of occupants, electrical appliance consumption and Boolean inputs as hourly meter system were considered. Furthermore, the investigation carried out aims to define an ANN architecture and a training algorithm in order to achieve a robust model to be used in forecasting energy consumption in a typical household. It was observed that a feed-forward ANN and the Levenberg-Marquardt algorithm provided a good performance. For this research it was used a database with consumption records, logged in 93 real households, in Lisbon, Portugal, between February 2000 and July 2001, including both weekdays and weekend. The results show that the ANN approach provides a reliable model for forecasting household electric energy consumption and load profile. © 2014 The Author.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ordenamento do Território e Planeamento Ambiental

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Finding the structure of a confined liquid crystal is a difficult task since both the density and order parameter profiles are nonuniform. Starting from a microscopic model and density-functional theory, one has to either (i) solve a nonlinear, integral Euler-Lagrange equation, or (ii) perform a direct multidimensional free energy minimization. The traditional implementations of both approaches are computationally expensive and plagued with convergence problems. Here, as an alternative, we introduce an unsupervised variant of the multilayer perceptron (MLP) artificial neural network for minimizing the free energy of a fluid of hard nonspherical particles confined between planar substrates of variable penetrability. We then test our algorithm by comparing its results for the structure (density-orientation profiles) and equilibrium free energy with those obtained by standard iterative solution of the Euler-Lagrange equations and with Monte Carlo simulation results. Very good agreement is found and the MLP method proves competitively fast, flexible, and refinable. Furthermore, it can be readily generalized to the richer experimental patterned-substrate geometries that are now experimentally realizable but very problematic to conventional theoretical treatments.

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

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O presente projeto enquadra-se na área das redes de sensores sem fios, onde o seu crescente desenvolvimento permite aplicar esta tecnologia em diversas áreas, como por exemplo, na monitorização ambiental, utilização militar, domótica, saúde, entre outras. Uma rede de sensores sem fios consiste em diversos nós dispersos num campo de aplicação onde procedem à recolha de dados do ambiente em que estão inseridos, como o valor de uma temperatura, humidade ou outra grandeza física, e os transmitem para uma estação base onde podem ser monitorizados. Tendo a área da saúde uma importância significativa, este projeto focalizou-se na mesma. O projeto apresentado nesta dissertação teve como principal objetivo o desenvolvimento de uma rede de sensores sem fios, em que dois nós procedam à aquisição da temperatura corporal de uma pessoa em dois locais distintos, para posterior envio da mesma para os restantes nós da rede, onde será apresentada em estações de monitorização. Este projeto foi desenvolvido baseado num recente protocolo de redes sem fios, nomeadamente o protocolo ANTTM. Assim sendo, em primeiro lugar, serão abordados neste relatório os objetivos e a contextualização deste projeto. Em seguida, será apresentada uma comparação sobre alguns aspetos de algumas tecnologias de comunicações sem fios, nomeadamente o ZigBee, Bluetooth e ANT. Devido ao fato da tecnologia ANT ser a escolhida para o desenvolvimento deste projeto, será também apresentado um estudo mais detalhado sobre o mesmo. Depois, será apresentado o desenvolvimento e implementações efetuadas, e por último serão apresentadas as conclusões técnicas e pessoais que este projeto permitiu obter.

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A tese tem como objectivo principal a criação de um modelo equivalente eléctrico da rede de nervuras de algumas folhas vegetais e analisar o seu comportamento a estímulos eléctricos, analisando-se também a respectiva resposta em frequência. A motivação desta tese passa pela observação dos sistemas existentes na natureza. Neste caso, as folhas vegetais e analisar se são sistemas de ordem fraccionária ou não. Para a sua elaboração, fez-se uma breve abordagem à estrutura das plantas, sob o ponto de vista da botânica e elaborou-se um método de fotografia das amostras, mapeamento da rede de nervuras e medição dos segmentos que compõem essa mesma rede. A tese termina com um capítulo de resultados experimentais.

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Relatório de Projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Área de Especialização de Telecomunicações

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En enero de 2014, continuando con la intención expresada en Guimarães (Portugal), en noviembre de 2013, durante la VII Reunión de la Geografía Física y Medio Ambiente (EGFA VII), la Asociación Portuguesa de Prevención de Riesgos y Seguridad (RISCOS) creó las condiciones para el establecimiento de una sección temática dedicada al estudio de los efectos de los incendios sobre los suelos y que vendría a ser conocida “Red Nacional para el Estudio de los Incendios Forestales y sus Efectos sobre los Suelos” (RIS). Esta fue una iniciativa inspirada en Fuegored (Red Temática Nacional Efectos de los Incendios Forestales sobre los Suelos) y que, de esta manera, desea establecer una red nacional de investigadores con el fin de facilitar la promoción y difusión de los resultados de sus pesquisas científicas sobre este tema, realizadas en Portugal, así como la interacción entre el mundo científico y el manejo forestal . La RIS fue fundada por 12 miembros, que representan 7 universidades portuguesas y en la actualidad cuenta con 23 miembros de 9 universidades y escuelas politécnicas. Se espera que crezca y que puede añadir todos los que participan en la investigación científica de los incendios forestales y sus efectos en los suelos.

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Neste trabalho pretende-se introduzir os conceitos associados às redes neuronais e a sua aplicação no controlo de sistemas, neste caso na área da robótica autónoma. Foi utilizado um AGV de modo a testar experimentalmente um controlo através de uma rede neuronal artificial. A grande vantagem das redes neuronais artificiais é estas poderem ser ensinadas a funcionarem como se pretende. A partir desta caraterística foram efetuadas duas abordagens na implementação do AGV disponibilizado. A primeira abordagem ensinava a rede neuronal a funcionar como o controlo por lógica difusa que foi implementado no AGV aquando do seu desenvolvimento. A segunda abordagem foi ensinar a rede neuronal artificial a funcionar a partir de dados retirados de um controlo remoto simples implementado no AGV. Ambas as abordagens foram inicialmente implementadas e simuladas no MATLAB, antes de se efetuar a sua implementação no AGV. O MATLAB é utilizado para efetuar o treino das redes neuronais multicamada proactivas através do algoritmo de treino por retropropagação de Levenberg-Marquardt. A implementação de uma rede neuronal artificial na primeira abordagem foi implementada em três fases, MATLAB, posteriormente linguagem de programação C no computador e por fim, microcontrolador PIC no AGV, permitindo assim diferenciar o desenvolvimento destas técnicas em várias plataformas. Durante o desenvolvimento da segunda abordagem foi desenvolvido uma aplicação Android que permite monitorizar e controlar o AGV remotamente. Os resultados obtidos pela implementação da rede neuronal a partir do controlo difuso e do controlo remoto foram satisfatórios, pois o AGV percorria os percursos testados corretamente, em ambos os casos. Por fim concluiu-se que é viável a aplicação das redes neuronais no controlo de um AGV. Mais ainda, é possível utilizar o sistema desenvolvido para implementar e testar novas RNA.