946 resultados para equações de predição


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A análise de um modelo de erosão é um crítico passo no desenvolvimento de uma ferramenta de predição da erosão aplicável e válida; isso é crucial para avaliar o desempenho dos modelos existentes para assegurar que as estimativas de um modelo condizem com a realidade. O objetivo do presente trabalho foi avaliar modelos para a predição do subfator cobertura e manejo (CiII) relativo à erosão entressulcos. Um experimento fatorial completo foi conduzido com cinco doses de resíduo de milho (0; 0,05; 0,15; 0,40 e 0,80 kg m-2), quatro declives e duas repetições, sob condições de prévio umedecimento para determinar as taxas de erosão entressulcos (Di) e enxurrada (R). Num primeiro experimento, foi avaliada a erodibilidade entressulcos (Ki) e o subfator cobertura e manejo (CiII), em parcelas experimentais de 0,5 x 0,75 m, em solo recentemente preparado. Num segundo experimento, foram avaliados Di, R, Ki e CiII, também em parcelas de 0,5 x 0,75 m, em solo recém- preparado. Os valores de Di, R, Ki e CiII, obtidos no segundo experimento, foram utilizados na avaliação dos modelos testados. Os modelos CiII = e-2,50 CS/100 e CiII = e -2,238 CS/100 apresentaram boas estimativas para o subfator CiII.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Nove vacas Holandesas lactantes com 526 ± 5 kg de peso corporal (cinco predominantemente pretas e quatro predominantemente brancas), criadas em região tropical e manejadas em pastagens, foram observadas com os objetivos de determinar simultaneamente as taxas de evaporação cutânea e respiratória em ambiente tropical e desenvolver modelos de predição. Para a medição da perda de calor latente pela superfície corporal, utilizou-se uma cápsula ventilada e, para a perda por respiração, utilizou-se uma máscara facial. Os resultados mostraram que as vacas que tinham maior peso corporal (classe 2 e 3) apresentaram maiores taxas evaporativas. Quando a temperatura do ar aumentou de 10 para 36ºC e a umidade relativa do ar caiu de 90 para 30%, a eliminação de calor por evaporação respiratória aumentou de aproximadamente 5 para 57 W m-2 e a evaporação na superfície corporal passou de 30 para 350 W m-2. Esses resultados confirmam que a eliminação de calor latente é o principal mecanismo de perda de energia térmica sob altas temperaturas (>30ºC); a evaporação cutânea é a maior via e corresponde a aproximadamente 85% da perda total de calor, enquanto o restante é eliminado pelo sistema respiratório. O modelo para predizer o fluxo de perda de calor latente baseado em variáveis fisiológicas e ambientais pode ser utilizado para estimar a contribuição da evaporação na termorregulação, enquanto o modelo baseado somente na temperatura do ar deve ser usado apenas para a simples caracterização do processo evaporativo.

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

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Nowadays, telecommunications is one of the most dynamic and strategic areas in the world. Organizations are always seeking to find new management practices within an ever increasing competitive environment where resources are getting scarce. In this scenario, data obtained from business and corporate processes have even greater importance, although this data is not yet adequately explored. Knowledge Discovery in Databases (KDD) appears then, as an option to allow the study of complex problems in different areas of management. This work proposes both a systematization of KDD activities using concepts from different methodologies, such as CRISP-DM, SEMMA and FAYYAD approaches and a study concerning the viability of multivariate regression analysis models to explain corporative telecommunications sales using performance indicators. Thus, statistical methods were outlined to analyze the effects of such indicators on the behavior of business productivity. According to business and standard statistical analysis, equations were defined and fit to their respective determination coefficients. Tests of hypotheses were also conducted on parameters with the purpose of validating the regression models. The results show that there is a relationship between these development indicators and the amount of sales

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O objetivo deste estudo foi investigar, por meio de dados simulados, o efeito da heterogeneidade de variância residual entre grupos de contemporâneos (GC) sobre as avaliações genéticas de bovinos de corte, e comparar o uso de uma avaliação genética ponderada (R¹Isigmae²) em relação à avaliação que pressupõe homogeneidade de variância (R=Isigmae²). A característica estudada foi ganho de peso pós-desmame corrigido para 345 dias, sendo esta simulada com variância fenotípica de 300 kg² e herdabilidade igual a 0,4. A estrutura de um conjunto real de dados foi utilizada para fornecer os GC e os pais referentes às observações de cada animal. Cinco níveis de heterogeneidade de variância residual foram considerados de forma que os componentes de variância fossem, na média, iguais aos da situação de homogeneidade de variância. Na medida em que níveis mais acentuados de heterogeneidade de variância residual foram considerados, os animais foram selecionados dos GC com maior variabilidade, especialmente com pressão de seleção intensa. em relação à consistência de predição, os produtos e as vacas tiveram seus valores genéticos preditos mais afetados pela heterogeneidade de variância residual do que os touros. O fator de ponderação utilizado reduziu, mas não eliminou o efeito da heterogeneidade de variância. As avaliações genéticas ponderadas apresentaram resultados iguais ou superiores àqueles obtidos pelas avaliações que assumiram homogeneidade de variância. Mesmo quando não necessário, o uso de avaliações ponderadas produziu resultados não inferiores às avaliações que assumiram homogeneidade de variância.

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Objetivou-se verificar a possibilidade de utilização da prenhez de novilhas aos 16 meses (Pr16) como critério de seleção e as possíveis associações genéticas entre prenhez em novilhas aos 16 meses e o peso à desmama (PD) e o ganho de peso médio da desmama ao sobreano (GP). Foram realizadas análises uni e bicaracterísticas para estimação dos componentes de co-variância, empregando-se um modelo animal linear para peso à desmama e ganho de peso da desmama ao sobreano e não-linear para Pr16. A estimação dos componentes de variância e da predição dos valores genéticos dos animais foi realizada por Inferência Bayesiana. Distribuições flat foram utilizadas para todos os componentes de co-variância. As estimativas de herdabilidade direta para Pr16, PD e GP foram 0,50; 0,24 e 0,15, respectivamente, e a estimativa de herdabilidade materna para o PD, de 0,07. As correlações genéticas foram -0,25 e 0,09 entre Pr16, PD e GP, respectivamente, e a correlação genética entre Pr16 e o efeito genético materno do PD, de 0,29. A herdabilidade da prenhez aos 16 meses indica que essa característica pode ser utilizada como critério de seleção. As correlações genéticas estimadas indicam que a seleção por animais mais pesados à desmama, a longo prazo, pode diminuir a ocorrência de prenhez aos 16 meses de idade. Além disso, a seleção para maior habilidade materna favorece a seleção de animais mais precoces. No entanto, a seleção para ganho de peso da desmama ao sobreano não leva a mudanças genéticas na precocidade sexual em fêmeas.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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O trabalho foi realizado com o objetivo de estimar a retenção de elementos minerais durante a gestação de cabras com um ou dois fetos, utilizando-se diferentes modelos matemáticos. A estimativa de retenção foi baseada na diferença entre o total de cada mineral depositado no feto, útero, membranas, fluídos fetais e glândula mamária dos animais nas diferentes etapas da gestação e o total de cada mineral armazenado nas cabras vazias, utilizando-se os modelos de predição: ln Y = A - B e -C X ; Y = A e B X e ln Y = A + Bx + Cx², em que x = tempo de gestação. Comparando-se a estimativa com os valores reais obtidos, verificou-se que o modelo proposto ln = A+Bx+Cx², explicou com coerência e precisão o comportamento biológico da retenção de minerais durante todas as fases da gestação.

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Foram obtidas equações de regressão linear simples para estimar a composição química corporal de bovinos Santa Gertrudes, a partir da composição química e física do corte das 9-10-11ª costelas. Quinze tourinhos, entre nove a 15 meses de idade e de 220 a 505 kg de peso, foram mantidos confinados. Os animais foram abatidos após jejum completo de 18 horas, sendo que seis deles foram abatidos após adaptação. A composição química em água, proteína, extrato etéreo e minerais foi determinada no corte das costelas e em amostras obtidas após moagem completa e homogeneização de todos os tecidos corporais, divididos em: sangue, couro, cabeça + patas, vísceras e carcaça. A composição física do corte das costelas foi obtida por separação manual do músculo, gordura e ossos. O peso do corpo vazio foi altamente correlacionado ao peso da carcaça quente (r² = 0,99). As porcentagens de água e extrato etéreo das 9-10-11ª costelas mostraram-se altamente correlacionadas com a composição química do corpo vazio, o que não ocorreu para as porcentagens de proteína e minerais. Esses teores foram calculados pela composição do corpo vazio desengordurado. A composição física do corte das costelas foi eficiente para estimar as porcentagens de água, extrato etéreo e minerais do corpo vazio, utilizando-se a porcentagem de gordura separável das costelas, mas não para estimar o teor de proteína. A composição física do corte das costelas demonstrou ser uma técnica eficiente, mas a composição química apresentou maiores coeficientes de determinação e menores erros da estimativa. Como a porcentagem de água no corpo vazio e no corte das costelas (r² = 0,95), e as porcentagens de água e de extrato etéreo no corpo vazio foram altamente correlacionadas (r² = 0,94), a porcentagem de água no corte das 9-10-11ª costelas poderia ser a única variável para estimativa da composição química corporal.

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Objetivou-se avaliar a substituição do milho em grão pela polpa cítrica peletizada e seus efeitos sobre os ganhos de peso, as taxas de deposição e a composição química corporal de tourinhos Santa Gertrudes em confinamento. Vinte e oito animais (idade média de nove meses e peso inicial de 277 kg) foram mantidos em baias individuais durante 92 dias, após 21 dias de adaptação. Os animais receberam dietas contendo 20% da MS como silagem de milho que continha 40% de grãos. Foram testados os níveis de 0, 25, 40 e 55% de participação da polpa cítrica peletizada na MS da dieta. A composição química corporal foi estimada a partir de equações desenvolvidas para a mesma raça, utilizando-se a composição química do corte da 9-10-11ª costelas. A participação da polpa cítrica peletizada não afetou significativamente o peso corporal final (449 kg) e os ganhos diários de peso corporal (1,50 kg), de corpo vazio (1,26 kg) e de carcaça (0,78 kg). Não houve diferença entre tratamentos para as taxas diárias de deposição de água (0,374 kg), EE (0,589 kg), proteína (0,253 kg), minerais (0,040 kg) e energia (6,934 Mcal) e, conseqüentemente, a composição química corporal final foi similar entre os animais recebendo diferentes níveis de polpa cítrica na dieta. A substituição do milho em grão por polpa cítrica peletizada, até 55% da MS, em dietas para tourinhos em terminação recebendo altos níveis de concentrado, não altera os ganhos de peso, as taxas de deposição e a composição química corporal desses animais.

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The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column

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This work addresses issues related to analysis and development of multivariable predictive controllers based on bilinear multi-models. Linear Generalized Predictive Control (GPC) monovariable and multivariable is shown, and highlighted its properties, key features and applications in industry. Bilinear GPC, the basis for the development of this thesis, is presented by the time-step quasilinearization approach. Some results are presented using this controller in order to show its best performance when compared to linear GPC, since the bilinear models represent better the dynamics of certain processes. Time-step quasilinearization, due to the fact that it is an approximation, causes a prediction error, which limits the performance of this controller when prediction horizon increases. Due to its prediction error, Bilinear GPC with iterative compensation is shown in order to minimize this error, seeking a better performance than the classic Bilinear GPC. Results of iterative compensation algorithm are shown. The use of multi-model is discussed in this thesis, in order to correct the deficiency of controllers based on single model, when they are applied in cases with large operation ranges. Methods of measuring the distance between models, also called metrics, are the main contribution of this thesis. Several application results in simulated distillation columns, which are close enough to actual behaviour of them, are made, and the results have shown satisfactory

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Objetivou-se com este estudo comparar a seleção com base no ganho médio diário de peso na pré-desmama (GMD) e no número de dias para ganhar 160 kg nessa fase (D160), com e sem correção para efeitos de grupos de contemporâneos (GC), em bovinos da raça Guzerá. Utilizou-se o banco de dados de desenvolvimento ponderal da Associação Brasileira de Criadores de Zebu (ABCZ) para esta raça. A obtenção dos parâmetros e valores genéticos foi feita pelo método da máxima verossimilhança restrita utilizando-se modelo unicaracterístico com equações de modelos mistos. O modelo utilizado foi composto pelo efeito fixo de grupo genético e pelos efeitos aleatórios, genético aditivo direto e de ambiente permanente, além do erro residual. A média para D160 foi de 270,5 dias e para GMD, 642,3 g. As correlações de Spearman entre ganho médio diário e a precocidade em dias para ganhar 160 kg na pré-desmama (PD160), e GMD e PD160c (PD160 corrigido para o efeito de grupo de contemporâneo), foram iguais a 0,91 e 0,94, respectivamente. A seleção para PD160 favorece touros que produzem progênie com desempenho superior e menos variável e a padronização deste critério com base no grupo de contemporâneos melhorou sua eficiência. A classificação dos touros varia de acordo com o critério de seleção utilizado, GMD ou PD160, principalmente nos extremos, onde ocorrem seleção e descarte de reprodutores.

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The human voice is an important communication tool and any disorder of the voice can have profound implications for social and professional life of an individual. Techniques of digital signal processing have been used by acoustic analysis of vocal disorders caused by pathologies in the larynx, due to its simplicity and noninvasive nature. This work deals with the acoustic analysis of voice signals affected by pathologies in the larynx, specifically, edema, and nodules on the vocal folds. The purpose of this work is to develop a classification system of voices to help pre-diagnosis of pathologies in the larynx, as well as monitoring pharmacological treatments and after surgery. Linear Prediction Coefficients (LPC), Mel Frequency cepstral coefficients (MFCC) and the coefficients obtained through the Wavelet Packet Transform (WPT) are applied to extract relevant characteristics of the voice signal. For the classification task is used the Support Vector Machine (SVM), which aims to build optimal hyperplanes that maximize the margin of separation between the classes involved. The hyperplane generated is determined by the support vectors, which are subsets of points in these classes. According to the database used in this work, the results showed a good performance, with a hit rate of 98.46% for classification of normal and pathological voices in general, and 98.75% in the classification of diseases together: edema and nodules