997 resultados para Modelo não linear
Resumo:
Apresenta-se de forma resumida análise multivariada de dados categóricos, usando modelo log-linear para a situação de uma tabela de contingência 2 x 2 x 2.
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O uso das ferramentas da geoestatística, aliadas à agricultura de precisão permitem o acompanhamento das áreas agrícolas produtoras de soja, estabelecendo as relações de dependência espacial entre os pontos amostrados. A modelagem da estrutura de variabilidade espacial possibilita a construção de mapas temáticos dos atributos estudados, utilizando como método de interpolação a krigagem. Porém, a presença de valores atípicos entre os elementos amostrais pode influenciar na construção e interpretação desses mapas. A distribuição de probabilidades t-Student tem sido utilizada na tentativa de diminuir a influência dos valores atípicos durante a estimativa dos parâmetros de dependência espacial, por ter caudas mais pesadas que a distribuição normal. A detecção dos valores influentes na área em estudo, por meio da análise de diagnósticos de influência local, confere maior confiabilidade na utilização dos mapas gerados, corroborando a aplicação de insumos. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar as técnicas de influência local em dados espacialmente referenciados, com os modelos de perturbação aditiva e utilizando a matriz escala, considerando a distribuição t-Student n-variada. Foi utilizado um modelo espacial linear para o estudo de dados da produtividade da soja em função da altura média de plantas e do número médio de vagens por planta. As técnicas de influência local foram eficientes para detectar pontos que influenciam na escolha do modelo geoestatístico, nas estimativas dos parâmetros e na construção do mapa temático.
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Analizar el modelo log-linear y sus posibilidades de aplicación en la investigación educativa. Al mismo tiempo se hace un estudio de un medio didáctico: el libro de texto, analizando su relación con la función docente del profesor. 308 profesores de EGB de las dos provincias canarias. El muestreo fue ocasional. Se trata de un diseño ex post facto. Se procedió a la aplicación piloto de un cuestionario en una muestra reducida y a su análisis por parte de un grupo de expertos. Después de las modificaciones oportunas, se procedió a su aplicación final con la colaboración de diversos encuestadores para su distribución y recogida. Las variables principales fueron las siguientes. Rreferidas al profesor: años de experiencia, grado de dependencia del libro de texto y ciclo. Referidas a medios didácticos: frecuencia de uso, razones de uso, finalidad didáctica y dimensiones más valoradas para la enseñanza. Cuestionario 'Uso de medios en la enseñanza'. No existe entre el profesorado, considerado globalmente, una tendencia mayoritaria por la dependencia e independencia hacia el libro de texto. Los profesores veteranos tienden a ser dependientes del libro de texto. El resto de los profesores no se inclinan por la dependencia o independencia. La relación del texto con los programas oficiales sólo es valorada por los profesores del ciclo medio. La dimensión curricular centrada en la metodología que más importancia merece son las actividades que propone el texto, seguida del planteamiento metodológico que se desprende de la guía didáctica. La dimensión más valorada es la adecuación del texto, seguida del planteamiento metodológico que se desprende de la guía didáctica. La dimensión más valorada es la adecuación del texto al nivel de conocimientos de los alumnos. Le sigue en importancia el lenguaje utilizado y, finalmente, los aspectos formales del texto (colorido, tamaño, ilustraciones, etc.). Se pone de manifiesto el papel del libro de texto como un medio destinado básicamente a uso del alumnado. Su uso para el profesor se limita a servir de apoyo en sus explicaciones, en tanto que motivar y evaluar el aprendizaje son funciones con las cuales parece incompatible el uso del libro de texto. El análisis log-linear constituye un poderoso instrumento de análisis de variables nominales, con un grado de sofisticación estadística solo disponible hasta ahora para variables continuas. La abundancia de variables nominales en la investigación educativa, le hace especialmente apropiado para nuestro campo. Las ventajas del análisis log-linear dependen de: la naturaleza de las variables, mínimo número de categorías si se incluyen datos continuos, puntos de corte, estrategias de muestreo, etc. Sigue sin disponerse de criterios claros con respecto al tamaño de la muestra y la interpretación de la intensidad de los parámetros. Tampoco se ha desarrollado un sistema de representación gráfica con esta técnica de análisis.
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The separation methods are reduced applications as a result of the operational costs, the low output and the long time to separate the uids. But, these treatment methods are important because of the need for extraction of unwanted contaminants in the oil production. The water and the concentration of oil in water should be minimal (around 40 to 20 ppm) in order to take it to the sea. Because of the need of primary treatment, the objective of this project is to study and implement algorithms for identification of polynomial NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) models in closed loop, implement a structural identification, and compare strategies using PI control and updated on-line NARX predictive models on a combination of three-phase separator in series with three hydro cyclones batteries. The main goal of this project is to: obtain an optimized process of phase separation that will regulate the system, even in the presence of oil gushes; Show that it is possible to get optimized tunings for controllers analyzing the mesh as a whole, and evaluate and compare the strategies of PI and predictive control applied to the process. To accomplish these goals a simulator was used to represent the three phase separator and hydro cyclones. Algorithms were developed for system identification (NARX) using RLS(Recursive Least Square), along with methods for structure models detection. Predictive Control Algorithms were also implemented with NARX model updated on-line, and optimization algorithms using PSO (Particle Swarm Optimization). This project ends with a comparison of results obtained from the use of PI and predictive controllers (both with optimal state through the algorithm of cloud particles) in the simulated system. Thus, concluding that the performed optimizations make the system less sensitive to external perturbations and when optimized, the two controllers show similar results with the assessment of predictive control somewhat less sensitive to disturbances
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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This work presents a modelling and identification method for a wheeled mobile robot, including the actuator dynamics. Instead of the classic modelling approach, where the robot position coordinates (x,y) are utilized as state variables (resulting in a non linear model), the proposed discrete model is based on the travelled distance increment Delta_l. Thus, the resulting model is linear and time invariant and it can be identified through classical methods such as Recursive Least Mean Squares. This approach has a problem: Delta_l can not be directly measured. In this paper, this problem is solved using an estimate of Delta_l based on a second order polynomial approximation. Experimental data were colected and the proposed method was used to identify the model of a real robot
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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A presente dissertação tem como objetivo principal a implementação de uma arquitetura baseada em algoritmos evolutivos para a sintonização dos parâmetros do controlador PID (Proporcional-Integral-Derivativo) difuso, sendo o conceito de desempenho em malha fechada explicitamente tido em conta. A sintonização dos parâmetros do controlador difuso é realizada tendo em conta um problema de otimização com restrições, em que a função de custo a ser minimizada é descrita em termos do desempenho em malha fechada, com a dinâmica do sistema a ser aproximada por um modelo não linear. Como nas metodologias de otimização existentes, a incorporação de mecanismos de adaptação referentes às funções de pertença não é comum, na presente dissertação é tido em conta, para além da usual sintonização dos fatores de escala, a sintonização dos fatores de escala e funções de pertença em simultâneo. Os resultados experimentais realizados num sistema de referência, visam demonstrar os benefícios de incorporar as funções de pertença no processo de otimização em diferido. É também utilizado um método analítico de segunda ordem como referência, por forma a comparar o desempenho de uma abordagem de otimização global contra uma de otimização local. Finalmente é implementada uma abordagem em-linha, usando o método analítico de segunda ordem, na otimização dos fatores de escala e funções de pertença.
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A capacidade máxima de adsorção de fósforo (CMAP) é um parâmetro bastante útil para caracterizar a capacidade de adsorção de fósforo (P) do solo e, por isso, o modelo de Langmuir, que possibilita essa estimativa, é bastante difundido. Porém, se o ajuste da equação for realizado por modelos não lineares ou linearizados, ou se forem escolhidos modelos de região única ou múltiplas, nem sempre os valores estimados da CMAP e da constante de energia de ligação (k) são semelhantes. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do uso de diferentes métodos de ajuste do modelo de Langmuir sobre os valores estimados de CMAP e k. Para isso, utilizouse um único solo de alta capacidade de adsorção de P, o qual foi misturado a quantidades crescentes de areia lavada, construindo-se sistemas com capacidades de sorção crescentes, mas com a fase sólida constituída da mesma mineralogia. Foi utilizado solo do horizonte B de um Latossolo Bruno com 800 g kg-1 de argila, o qual foi misturado com areia em quantidades para obterem-se solos artificiais com 0, 200, 400, 600 e 800 g kg-1 de argila. Esses solos artificiais foram incubados por 30 dias com calcário para elevar o pH(H2O) até 6,0 e, após, foram secos em estufa e peneirados. Foram realizadas as isotermas de adsorção e os dados ajustados pelo modelo de Langmuir, usando os seguintes métodos: NLin - não linear com região única; L-1R - linearização com região única; L-2RG - linearização com duas regiões, ajuste gráfico; L-3RG - linearização com três regiões, ajuste gráfico; L-2RE linerização com duas regiões, ajuste estatístico. Os resultados evidenciaram que todos os métodos utilizados estimaram valores de CMAP proporcionais ao teor de argila dos solos e poderiam ser usados para caracterizar os solos. Contudo, quando utilizados ajustes com mais de uma região de adsorção, os valores da CMAP para a última região foram sensivelmente superiores àqueles observados após a incubação do solo com doses de P em um teste adicional. Isso indica que a CMAP da última região deve ser evitada como caracterizadora da capacidade de adsorção do solo. Conforme era esperado, os valores de k foram proporcionais aos teores de argila do solo na primeira (ou única) região dos modelos linearizados; contudo, não seguiram essa tendência no modelo não linear, recomendando-se cautela na interpretação da constante k ajustada por modelos não lineares.
Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear
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O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.
Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear
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O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. de modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.
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O objetivo neste estudo foi estimar as correlações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassonografia em bovinos da raça Nelore utilizando a estatística bayesiana por meio da Amostragem de Gibbs, sob modelo animal linear-limiar. Foram estudadas as características categóricas morfológicas de musculosidade, estrutura física, conformação e sacro, avaliadas aos 15 e 22 meses de idade. Para as características de carcaça, foram avaliadas as características área de olho-de-lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura subcutânea na garupa e altura na garupa. Os escores visuais devem ser empregados como critérios de seleção para aumentar o progresso genético para a característica área de olhode-lombo e, consequentemente, melhorar o rendimento de carcaça. As estimativas de correlação genética obtidas para musculosidade com espessura de gordura subcutânea e espessura de gordura subcutânea na garupa indicaram que a seleção para musculosidade pode levar a animais com melhor acabamento de carcaça. A seleção para a estrutura física e conformação aos 15 e 22 meses de idade pode promover resposta correlacionada para o aumento da altura na garupa.
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Estimaram-se as correlações genéticas entre os escores visuais e as características reprodutivas, utilizando a estatística bayesiana sob modelo animal linear-limiar, em bovinos da raça Nelore. Foram estudadas características categóricas morfológicas, avaliadas visualmente aos oito, 15 e 22 meses de idade; e características contínuas de perímetro escrotal padronizado aos 365 e 450 dias de idade, além da idade ao primeiro parto. As estimativas de correlações genéticas foram de sentido favorável à seleção, apresentando magnitudes moderadas, sugerindo que a seleção de animais para um biótipo desejável pode levar a animais com maior fertilidade e precocidade sexual. As estimativas de correlação genética para o perímetro escrotal padronizado aos 450 dias e a idade ao primeiro parto com as características morfológicas avaliadas aos 22 meses de idade foram maiores do que as obtidas entre as características de escores visuais avaliadas aos oito e 15 meses de idade. A utilização de escores visuais como critério de seleção trará progresso genético também para as características reprodutivas.
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Slugging is a well-known slugging phenomenon in multiphase flow, which may cause problems such as vibration in pipeline and high liquid level in the separator. It can be classified according to the place of its occurrence. The most severe, known as slugging in the riser, occurs in the vertical pipe which feeds the platform. Also known as severe slugging, it is capable of causing severe pressure fluctuations in the flow of the process, excessive vibration, flooding in separator tanks, limited production, nonscheduled stop of production, among other negative aspects that motivated the production of this work . A feasible solution to deal with this problem would be to design an effective method for the removal or reduction of the system, a controller. According to the literature, a conventional PID controller did not produce good results due to the high degree of nonlinearity of the process, fueling the development of advanced control techniques. Among these, the model predictive controller (MPC), where the control action results from the solution of an optimization problem, it is robust, can incorporate physical and /or security constraints. The objective of this work is to apply a non-conventional non-linear model predictive control technique to severe slugging, where the amount of liquid mass in the riser is controlled by the production valve and, indirectly, the oscillation of flow and pressure is suppressed, while looking for environmental and economic benefits. The proposed strategy is based on the use of the model linear approximations and repeatedly solving of a quadratic optimization problem, providing solutions that improve at each iteration. In the event where the convergence of this algorithm is satisfied, the predicted values of the process variables are the same as to those obtained by the original nonlinear model, ensuring that the constraints are satisfied for them along the prediction horizon. A mathematical model recently published in the literature, capable of representing characteristics of severe slugging in a real oil well, is used both for simulation and for the project of the proposed controller, whose performance is compared to a linear MPC
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)