Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
Steinmetz, Tarcísio Roberto |
| Orientador(a): |
Santos, José Vicente Canto dos |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Vale do Rio do Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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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://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2272
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Resumo: |
Este trabalho apresenta uma metodologia para extração de regras a partir de Redes Neurais Artificiais (RNA) treinadas para previsão de carga. As regras extraídas visam descrever o conhecimento adquirido pela rede neural a respeito do comportamento da demanda por energia elétrica. As regras possuem uma estrutura do tipo SE premissa ENTÃO consequência, onde premissa refere-se aos dados de entrada submetidos para a rede neural, e consequência caracteriza uma equação linear responsável por descrever a saída apresentada pela rede em função dos dados de entrada, caso a premissa da regra seja satisfeita. Dessa forma, além da precisão advinda das caracter´ısticas das redes neurais, as mesmas serão capazes de tornar seu conhecimento transparente para o usuário, contribuindo ainda mais para o auxílio das tomadas de decisões táticas e estratégicas das companhias de energia elétrica. |
