Aplicação de redes neurais no estudo do perfil do álcool etílico hidratado combustível comercializado em diferentes regiões no estado do Paraná

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Walkoff, Aline Regina lattes
Orientador(a): Antunes, Sandra Regina Masetto lattes
Banca de defesa: Galão, Olivio Fernandes Galão lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Bioenergia
Departamento: Departamento de Engenharia Civil
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3554
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.