Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Walkoff, Aline Regina
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| Orientador(a): |
Antunes, Sandra Regina Masetto
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| Banca de defesa: |
Galão, Olivio Fernandes Galão
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual de Ponta Grossa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Bioenergia
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| Departamento: |
Departamento de Engenharia Civil
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3554
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Resumo: |
O etanol combustível deve estar adequado a parâmetros de controle de qualidade, tais como massa específica, teor de álcool, pH e condutividade elétrica. Suas características podem variar de com acordo sua região de comércio. Dados de análises físico-químicas foram coletados, de 998 amostras de etanol hidratado combustível comercializado em regiões designadas como “norte”, “centro-oeste” e “leste” do estado do Paraná. Os dados alimentaram redes neurais perceptron de múltiplas camadas e mapas auto-organizáveis, ambos os tipos de redes neurais artificiais, que classificaram as amostras conforme sua região de comercialização. A taxa de aprendizagem das redes neurais perceptron foi 0,10 e as amostras foram divididas aleatoriamente, sendo 70% para treinamento, 15% para teste e 15% para validação. Uma centena de redes foi treinada e o melhor desempenho foi obtido por uma rede neural com seis neurônios na camada oculta, a qual atingiu 85% de acerto para treinamento, 82% para teste e 84% para validação. A melhor configuração para mapas auto-organizáveis foi a de topologia 45 x 45 e 5000 épocas de treinamento, com uma taxa de aprendizagem final de 6,7x10-4, uma relação de vizinhança final de 3x10-2 e um erro de quantização médio de 2x10-2. Esta rede neural deu origem a um mapa topológico mostrando três grupos separados, cada um correspondendo a amostras de uma mesma região de comercialização. Quatro mapas de pesos, um para cada parâmetro, foram apresentados. Ambos os tipos de redes neurais tornaram possíveis a separação das amostras de acordo com a região de comercialização e concordaram que a massa específica foi um parâmetro relevante para a classificação. |
