944 resultados para Non-linear multiple regression
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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A utilização de Estabilizadores de Sistemas de Potência (ESP), para amortecer oscilações eletromecânicas de pequena magnitude e baixa freqüência, é cada vez mais importante na operação dos modernos sistemas elétricos. Estabilizadores convencionais, com estrutura e parâmetros fixos, têm sido utilizados com essa finalidade há algumas décadas, porém existem regiões de operação do sistema nas quais esses estabilizadores lineares não são tão eficientes, especialmente quando comparados com estabilizadores projetados através de modernas técnicas de controle. Um ESP Neural, treinado a partir de um conjunto de controladores lineares locais, é utilizado para investigar em quais regiões de operação do sistema elétrico o desempenho do estabilizador a parâmetros fixos é deteriorada. O melhor desempenho do ESP Neural nessas regiões de operação, quando comparado com o ESP convencional, é demonstrado através de simulações digitais não-lineares de um sistema do tipo máquina síncrona conectada a um barramento infinito e de um sistema com quatro geradores.
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Pós-graduação em Ciências Odontológicas - FOAR
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O presente estudo realiza estimativas da condutividade térmica dos principais minerais formadores de rochas, bem como estimativas da condutividade média da fase sólida de cinco litologias básicas (arenitos, calcários, dolomitos, anidritas e litologias argilosas). Alguns modelos térmicos foram comparados entre si, possibilitando a verificação daquele mais apropriado para representar o agregado de minerais e fluidos que compõem as rochas. Os resultados obtidos podem ser aplicados a modelamentos térmicos os mais variados. A metodologia empregada baseia-se em um algoritmo de regressão não-linear denominado de Busca Aleatória Controlada. O comportamento do algoritmo é avaliado para dados sintéticos antes de ser usado em dados reais. O modelo usado na regressão para obter a condutividade térmica dos minerais é o modelo geométrico médio. O método de regressão, usado em cada subconjunto litológico, forneceu os seguintes valores para a condutividade térmica média da fase sólida: arenitos 5,9 ± 1,33 W/mK, calcários 3.1 ± 0.12 W/mK, dolomitos 4.7 ± 0.56 W/mK, anidritas 6.3 ± 0.27 W/mK e para litologias argilosas 3.4 ± 0.48 W/mK. Na sequência, são fornecidas as bases para o estudo da difusão do calor em coordenadas cilíndricas, considerando o efeito de invasão do filtrado da lama na formação, através de uma adaptação da simulação de injeção de poços proveniente das teorias relativas à engenharia de reservatório. Com isto, estimam-se os erros relativos sobre a resistividade aparente assumindo como referência a temperatura original da formação. Nesta etapa do trabalho, faz-se uso do método de diferenças finitas para avaliar a distribuição de temperatura poço-formação. A simulação da invasão é realizada, em coordenadas cilíndricas, através da adaptação da equação de Buckley-Leverett em coordenadas cartesianas. Efeitos como o aparecimento do reboco de lama na parede do poço, gravidade e pressão capilar não são levados em consideração. A partir das distribuições de saturação e temperatura, obtém-se a distribuição radial de resistividade, a qual é convolvida com a resposta radial da ferramenta de indução (transmissor-receptor) resultando na resistividade aparente da formação. Admitindo como referência a temperatura original da formação, são obtidos os erros relativos da resistividade aparente. Através da variação de alguns parâmetros, verifica-se que a porosidade e a saturação original da formação podem ser responsáveis por enormes erros na obtenção da resistividade, principalmente se tais "leituras" forem realizadas logo após a perfuração (MWD). A diferença de temperatura entre poço e formação é a principal causadora de tais erros, indicando que em situações onde esta diferença de temperatura seja grande, perfilagens com ferramentas de indução devam ser realizadas de um a dois dias após a perfuração do poço.
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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.
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O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um diagnóstico da qualidade da água do rio Parauapebas (Estado do Pará, Brasil), com base no monitoramento realizado nos períodos de baixa precipitação dos anos 2004, 2007 e 2009. Em 20 locais de amostragem ao longo do rio no entorno da cidade de Parauapebas, foram avaliados na água parâmetros físicos (transparência, temperatura da água e resíduo total), químicos (oxigênio dissolvido, pH, turbidez, alcalinidade, dureza, acidez, cloreto, DBO, DQO e fósforo, ferro e nitrogênio totais) e biológicos (coliformes termotolerantes). A partir dos resultados foi desenvolvido o Índice de Qualidade de Água - IQA para o trecho monitorado. Para interpretação dos dados realizou-se estudos complementares de análise de componentes principais, regressão múltipla e regressão linear, além de levantamentos de informações a respeito dos meios físicos, bióticos e sócio-econômicos da região. O IQA determinado para o rio Parauapebas foi de 40,01 o que o enquadra na categoria "Regular". Com as análises de componentes principais e de regressão múltipla identificaram-se quatro variáveis que influenciaram significativamente na variação do índice: oxigênio dissolvido, demanda bioquímica do oxigênio, fósforo total e coliformes termotolerantes, que explicaram 75% da variação dos resultados. A expansão urbana, especialmente nas direções N-NO e S-SO, atingiu as áreas próximas às reservas de mata ciliar, comprometendo, em parte, a qualidade das águas superficiais do rio Parauapebas.
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)