Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Wild Freitas da Silva |
| Orientador(a): |
Simas Filho, Eduardo Furtado |
| Banca de defesa: |
Esquerre, Vitaly Félix Rodriguez,
Silva, Ivan Costa da |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Escola Politécnica, Departamento de Energia Elétrica
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| Programa de Pós-Graduação: |
em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/28925
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Resumo: |
O trabalho discorre sobre a modelagem da dinâmica de lasers semicondutores de pontos quânticos (LPQ), uma nova classe de dispositivos eletrônicos com possibilidade de aplicações em telecomunicações e na medicina. O uso de LPQs requer atualmente a utilização de modelos tradicionais de equações de taxa ou em modelos de descrição de microestados, ambos são complexos e com elevados custos computacionais. Para a modelagem proposta neste trabalho, foram utilizadas amostras experimentais da potência óptica de saída do laser no estado fundamental (Ground State — GS) e no estado excitado (Excited State — ES) para temperaturas de operação de 20ºC, 40 ºC e 50 ºC. Redes Neurais Artificiais (RNA) como o Perceptron de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron — MLP), Máquina de Aprendizado Extremo (Extreme Learning Machine — ELM) e Redes com Estados do Eco (Echo State Network — ESN) foram utilizadas como modelos de predição. Foi investigada também a aplicação das RNAs em conjunto com o Modelo Não-Linear Autoregressivo com Entradas Exógenas (Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous inputs — NARX), onde as RNAs se apresentam como alternativa na estimação da não linearidade do modelo. Os resultados revelaram excelente previsibilidade com erros da ordem de 3,79% e um baixo custo computacional quando comparado às técnicas tradicionais |
