Redes Neurais de Classificação e Regressão Aplicadas no Contexto de Iluminação Pública - Cerqueira, Matheus Oliver de Carvalho (2023)
A relevância da iluminação pública para vários aspectos cotidianos como segurança e mobilidade motiva a utilização de tecnologias que aperfeiçoem a prestação do serviço à população nas diversas fases de implementação. Como complemento aos softwares especializados em simulações, propõe-se, neste trabalho, utilizar técnicas de aprendizado de máquina para garantir a conformidade com os padrões de projetos, expostos na Norma Brasileira 5101. Explorando os conceitos relacionados a iluminação pública e redes neurais, são implementados Multilayer Perceptron (MLP) utilizando backpropagation, de regressão, para determinar parâmetros de Iluminância e sua uniformidade (requisitos parciais ao atendimento da norma) e classificação (que utiliza os valores de iluminância e sua uniformidade para definir adequação à norma). Os modelos são treinados e testados com parâmetros reais de configurações de malha e de dispositivos luminosos em simulações de projetos para informar se um conjunto de dados de projeto está adequado aos padrões estabelecidos pela norma. Os MLPs de regressão e classificação conseguiram MSE de 0,002 e 97,26% de acurácia, respectivamente.