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Os sistemas de terminação de suínos : uma análise econômica e ambiental a partir da teoria dos conjuntos fuzziRohenkohl, Júlio Eduardo January 2003 (has links)
A escolha do sistema de terminação de suínos e controle de dejetos, que melhor contemple os valores sociais atuais, implica considerar, simultaneamente, pelo menos dois aspectos disciplinarmente distintos - o econômico e o ambiental - o que eleva a complexidade da escolha. Conjuntos fuzzy, por traduzir ordenadamente a percepção expressa pela linguagem, o entendimento relevante porém impreciso da realidade, é uma ferramenta conveniente para o estudo desta situação, a respeito da qual diversos especialistas possuem apreciável conhecimento parcial. Analisa-se o custo de produção de terminadores de suínos da encosta do Vale do Caí, utilizando-se conjuntos fuzzy para identificar causas necessárias e/ou suficientes para o alcance de um baixo custo de produção. Posteriormente, é apresentado um modelo fuzzy para a combinação dos custos de produção com as percepções de suinocultores e de agrônomos quanto ao impacto ambiental da suinocultura.
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Os sistemas de terminação de suínos : uma análise econômica e ambiental a partir da teoria dos conjuntos fuzziRohenkohl, Júlio Eduardo January 2003 (has links)
A escolha do sistema de terminação de suínos e controle de dejetos, que melhor contemple os valores sociais atuais, implica considerar, simultaneamente, pelo menos dois aspectos disciplinarmente distintos - o econômico e o ambiental - o que eleva a complexidade da escolha. Conjuntos fuzzy, por traduzir ordenadamente a percepção expressa pela linguagem, o entendimento relevante porém impreciso da realidade, é uma ferramenta conveniente para o estudo desta situação, a respeito da qual diversos especialistas possuem apreciável conhecimento parcial. Analisa-se o custo de produção de terminadores de suínos da encosta do Vale do Caí, utilizando-se conjuntos fuzzy para identificar causas necessárias e/ou suficientes para o alcance de um baixo custo de produção. Posteriormente, é apresentado um modelo fuzzy para a combinação dos custos de produção com as percepções de suinocultores e de agrônomos quanto ao impacto ambiental da suinocultura.
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Os sistemas de terminação de suínos : uma análise econômica e ambiental a partir da teoria dos conjuntos fuzziRohenkohl, Júlio Eduardo January 2003 (has links)
A escolha do sistema de terminação de suínos e controle de dejetos, que melhor contemple os valores sociais atuais, implica considerar, simultaneamente, pelo menos dois aspectos disciplinarmente distintos - o econômico e o ambiental - o que eleva a complexidade da escolha. Conjuntos fuzzy, por traduzir ordenadamente a percepção expressa pela linguagem, o entendimento relevante porém impreciso da realidade, é uma ferramenta conveniente para o estudo desta situação, a respeito da qual diversos especialistas possuem apreciável conhecimento parcial. Analisa-se o custo de produção de terminadores de suínos da encosta do Vale do Caí, utilizando-se conjuntos fuzzy para identificar causas necessárias e/ou suficientes para o alcance de um baixo custo de produção. Posteriormente, é apresentado um modelo fuzzy para a combinação dos custos de produção com as percepções de suinocultores e de agrônomos quanto ao impacto ambiental da suinocultura.
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Desenvolvimento de um protótipo de sistema inteligente para análise da técnica de pedalada apresentada por ciclistasPigatto, André Vieira January 2018 (has links)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para análise da técnica de pedalada aplicada por ciclistas. Para isso, desenvolveu-se um par de pedais de encaixe instrumentados, a partir dos quais é possível medir a componente de força normal aplicada nas partes frontal e posterior dos pedais. O modelo virtual da célula de carga experimental foi desenvolvido através da digitalização dos pedais de encaixe comerciais, utilizando-se um sistema comercial de escaneamento 3D com precisão declarada de 0,1mm. Cada pedal foi instrumentado com oito extensômetros de resistência elétrica (HBM 1-LY-13-1.5/350). Posteriormente os carregamentos máximos em cada eixo de medida de força foram estabelecidos utilizando-se uma plataforma de aquisição comercial específica para medida de deformação mecânica. Considerando-se os valores determinados, desenvolveu-se o circuito de condicionamento e realizaram-se os ensaios de deformação estática, obtendo-se as funções de transferência de saída de tensão elétrica em função do carregamento mecânico. O erro de linearidade máximo, considerando todos os canais, ficou abaixo de 0,75% e a máxima incerteza expandida (k=2) por canal, obtida através da aplicação do método clássico, foi de 1,55%. Em sequência, integrouse o sistema de pedais desenvolvido a dois outros sistemas, são eles: um par pedivelas experimentais instrumentados, capazes de medir as três componentes da força aplicada aos pedais e transmitidas aos pedivelas com um erro de linearidade abaixo de 0,6% e uma incerteza combinada inferior a 3,22%, e um sistema de cinemetria comercial, cuja precisão declarada pelo fabricante é de 1mm. Para possibilitar uma comparação quantitativa entre treinos ou ciclistas, implementou-se um sistema inteligente, baseado em redes Neuro-Fuzzy (ANFIS). A partir dos valores da potência média, do desvio padrão da potência e da assimetria bilateral média, obtidos ao longo de ensaios realizados sob protocolo desenvolvido especificamente para este trabalho, um score que representa o nível da técnica de pedalada apresentado pelo ciclista é determinado. Com intuito de testar o sistema, desenvolveu-se um projeto de experimentos com 2 fatores controláveis (sujeito e nível de frenagem de um rolo de treinamento), e realizou-se ensaios com oito ciclistas de características fisiológicas e níveis de preparos distintos. Através da análise estatística, constatou-se que das 23 variáveis de resposta consideradas ao longo do experimento, 23 são influenciadas significativamente pelo fator controlado sujeito e oito são influenciadas significativamente pelo fator controlado nível de frenagem magnética. / This report describes the development of an intelligent pedaling technique analysis system. To accomplish that, a pair of road bicycle pedals (SHIMANO R540) were instrumented to measure the forces that are applied to the front and back regions of the pedals. The virtual models of the pedals were developed based on a 3D scanned mesh developed with aid of a commercial 3D scanning system with a precision of 0.1mm. Each pedal was instrumented with eight electrical resistance strain-gages (HBM 1-LY-13-1.5/350). After that, the range of the mechanical deformation of each measurement channel was determined with aid of an industrial deformation acquisition system. The conditioning circuit was developed based on the mechanical deformation ranges previously determined and the static calibration experiment was performed to determine the voltage output transfer functions. The maximum linearity error determined per channel was 0,75% and the maximum expanded uncertainty (k=2), determined applying the classical methodology, was 1,55%. After that, the instrumented pedals developed were integrated with two complementary systems, which are: a pair of instrumented crank arm load cells which measure the components of the force applied to the bicycle pedal with a linearity error under 0.6% and an uncertainty of 3,22% and an Optitrack motion track system with a declared accuracy of 1mm. An intelligent pedaling technique analysis system was implemented through an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) to determine the cyclist pedaling technique score based on three inputs: the average power applied to bicycle pedal, the average power standard deviation and the bilateral asymmetry index, all of them collected under an experimental protocol specifically designed for this application. To evaluate the behavior of the system developed a randomized block experiment design with two controlled factors was performed indoor with aid of an ergometer roll; 160 sprints were conducted with eight subjects of different training levels. From the data collected an ANOVA test was performed, which confirmed that all the 23 response variables vary significantly in function of the subject’s controlled factor and eight of them vary significantly in function of the magnetic braking level.
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Desenvolvimento de um protótipo de sistema inteligente para análise da técnica de pedalada apresentada por ciclistasPigatto, André Vieira January 2018 (has links)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para análise da técnica de pedalada aplicada por ciclistas. Para isso, desenvolveu-se um par de pedais de encaixe instrumentados, a partir dos quais é possível medir a componente de força normal aplicada nas partes frontal e posterior dos pedais. O modelo virtual da célula de carga experimental foi desenvolvido através da digitalização dos pedais de encaixe comerciais, utilizando-se um sistema comercial de escaneamento 3D com precisão declarada de 0,1mm. Cada pedal foi instrumentado com oito extensômetros de resistência elétrica (HBM 1-LY-13-1.5/350). Posteriormente os carregamentos máximos em cada eixo de medida de força foram estabelecidos utilizando-se uma plataforma de aquisição comercial específica para medida de deformação mecânica. Considerando-se os valores determinados, desenvolveu-se o circuito de condicionamento e realizaram-se os ensaios de deformação estática, obtendo-se as funções de transferência de saída de tensão elétrica em função do carregamento mecânico. O erro de linearidade máximo, considerando todos os canais, ficou abaixo de 0,75% e a máxima incerteza expandida (k=2) por canal, obtida através da aplicação do método clássico, foi de 1,55%. Em sequência, integrouse o sistema de pedais desenvolvido a dois outros sistemas, são eles: um par pedivelas experimentais instrumentados, capazes de medir as três componentes da força aplicada aos pedais e transmitidas aos pedivelas com um erro de linearidade abaixo de 0,6% e uma incerteza combinada inferior a 3,22%, e um sistema de cinemetria comercial, cuja precisão declarada pelo fabricante é de 1mm. Para possibilitar uma comparação quantitativa entre treinos ou ciclistas, implementou-se um sistema inteligente, baseado em redes Neuro-Fuzzy (ANFIS). A partir dos valores da potência média, do desvio padrão da potência e da assimetria bilateral média, obtidos ao longo de ensaios realizados sob protocolo desenvolvido especificamente para este trabalho, um score que representa o nível da técnica de pedalada apresentado pelo ciclista é determinado. Com intuito de testar o sistema, desenvolveu-se um projeto de experimentos com 2 fatores controláveis (sujeito e nível de frenagem de um rolo de treinamento), e realizou-se ensaios com oito ciclistas de características fisiológicas e níveis de preparos distintos. Através da análise estatística, constatou-se que das 23 variáveis de resposta consideradas ao longo do experimento, 23 são influenciadas significativamente pelo fator controlado sujeito e oito são influenciadas significativamente pelo fator controlado nível de frenagem magnética. / This report describes the development of an intelligent pedaling technique analysis system. To accomplish that, a pair of road bicycle pedals (SHIMANO R540) were instrumented to measure the forces that are applied to the front and back regions of the pedals. The virtual models of the pedals were developed based on a 3D scanned mesh developed with aid of a commercial 3D scanning system with a precision of 0.1mm. Each pedal was instrumented with eight electrical resistance strain-gages (HBM 1-LY-13-1.5/350). After that, the range of the mechanical deformation of each measurement channel was determined with aid of an industrial deformation acquisition system. The conditioning circuit was developed based on the mechanical deformation ranges previously determined and the static calibration experiment was performed to determine the voltage output transfer functions. The maximum linearity error determined per channel was 0,75% and the maximum expanded uncertainty (k=2), determined applying the classical methodology, was 1,55%. After that, the instrumented pedals developed were integrated with two complementary systems, which are: a pair of instrumented crank arm load cells which measure the components of the force applied to the bicycle pedal with a linearity error under 0.6% and an uncertainty of 3,22% and an Optitrack motion track system with a declared accuracy of 1mm. An intelligent pedaling technique analysis system was implemented through an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) to determine the cyclist pedaling technique score based on three inputs: the average power applied to bicycle pedal, the average power standard deviation and the bilateral asymmetry index, all of them collected under an experimental protocol specifically designed for this application. To evaluate the behavior of the system developed a randomized block experiment design with two controlled factors was performed indoor with aid of an ergometer roll; 160 sprints were conducted with eight subjects of different training levels. From the data collected an ANOVA test was performed, which confirmed that all the 23 response variables vary significantly in function of the subject’s controlled factor and eight of them vary significantly in function of the magnetic braking level.
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Desenvolvimento de um protótipo de sistema inteligente para análise da técnica de pedalada apresentada por ciclistasPigatto, André Vieira January 2018 (has links)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para análise da técnica de pedalada aplicada por ciclistas. Para isso, desenvolveu-se um par de pedais de encaixe instrumentados, a partir dos quais é possível medir a componente de força normal aplicada nas partes frontal e posterior dos pedais. O modelo virtual da célula de carga experimental foi desenvolvido através da digitalização dos pedais de encaixe comerciais, utilizando-se um sistema comercial de escaneamento 3D com precisão declarada de 0,1mm. Cada pedal foi instrumentado com oito extensômetros de resistência elétrica (HBM 1-LY-13-1.5/350). Posteriormente os carregamentos máximos em cada eixo de medida de força foram estabelecidos utilizando-se uma plataforma de aquisição comercial específica para medida de deformação mecânica. Considerando-se os valores determinados, desenvolveu-se o circuito de condicionamento e realizaram-se os ensaios de deformação estática, obtendo-se as funções de transferência de saída de tensão elétrica em função do carregamento mecânico. O erro de linearidade máximo, considerando todos os canais, ficou abaixo de 0,75% e a máxima incerteza expandida (k=2) por canal, obtida através da aplicação do método clássico, foi de 1,55%. Em sequência, integrouse o sistema de pedais desenvolvido a dois outros sistemas, são eles: um par pedivelas experimentais instrumentados, capazes de medir as três componentes da força aplicada aos pedais e transmitidas aos pedivelas com um erro de linearidade abaixo de 0,6% e uma incerteza combinada inferior a 3,22%, e um sistema de cinemetria comercial, cuja precisão declarada pelo fabricante é de 1mm. Para possibilitar uma comparação quantitativa entre treinos ou ciclistas, implementou-se um sistema inteligente, baseado em redes Neuro-Fuzzy (ANFIS). A partir dos valores da potência média, do desvio padrão da potência e da assimetria bilateral média, obtidos ao longo de ensaios realizados sob protocolo desenvolvido especificamente para este trabalho, um score que representa o nível da técnica de pedalada apresentado pelo ciclista é determinado. Com intuito de testar o sistema, desenvolveu-se um projeto de experimentos com 2 fatores controláveis (sujeito e nível de frenagem de um rolo de treinamento), e realizou-se ensaios com oito ciclistas de características fisiológicas e níveis de preparos distintos. Através da análise estatística, constatou-se que das 23 variáveis de resposta consideradas ao longo do experimento, 23 são influenciadas significativamente pelo fator controlado sujeito e oito são influenciadas significativamente pelo fator controlado nível de frenagem magnética. / This report describes the development of an intelligent pedaling technique analysis system. To accomplish that, a pair of road bicycle pedals (SHIMANO R540) were instrumented to measure the forces that are applied to the front and back regions of the pedals. The virtual models of the pedals were developed based on a 3D scanned mesh developed with aid of a commercial 3D scanning system with a precision of 0.1mm. Each pedal was instrumented with eight electrical resistance strain-gages (HBM 1-LY-13-1.5/350). After that, the range of the mechanical deformation of each measurement channel was determined with aid of an industrial deformation acquisition system. The conditioning circuit was developed based on the mechanical deformation ranges previously determined and the static calibration experiment was performed to determine the voltage output transfer functions. The maximum linearity error determined per channel was 0,75% and the maximum expanded uncertainty (k=2), determined applying the classical methodology, was 1,55%. After that, the instrumented pedals developed were integrated with two complementary systems, which are: a pair of instrumented crank arm load cells which measure the components of the force applied to the bicycle pedal with a linearity error under 0.6% and an uncertainty of 3,22% and an Optitrack motion track system with a declared accuracy of 1mm. An intelligent pedaling technique analysis system was implemented through an Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) to determine the cyclist pedaling technique score based on three inputs: the average power applied to bicycle pedal, the average power standard deviation and the bilateral asymmetry index, all of them collected under an experimental protocol specifically designed for this application. To evaluate the behavior of the system developed a randomized block experiment design with two controlled factors was performed indoor with aid of an ergometer roll; 160 sprints were conducted with eight subjects of different training levels. From the data collected an ANOVA test was performed, which confirmed that all the 23 response variables vary significantly in function of the subject’s controlled factor and eight of them vary significantly in function of the magnetic braking level.
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O modelo Fuzzy como uma ferramenta de redução da subjetividade de apuração de custos pelo TDABCSilva, Valéria Gomes da January 2013 (has links)
As empresas estão buscando novas estratégias para diminuir os custos e aumentar os lucros dos acionistas e, assim, manter-se no mercado cada vez mais competitivo. O trabalho tem como objetivo apresentar o uso da lógica Fuzzy no modelo TDABC, para diminuir a subjetividade e incerteza, buscando informações mais precisas para auxiliar no planejamento e tomada de decisão. Tendo em vista que a teoria dos conjuntos Fuzzy é conhecida como uma lógica de abordagem que lida com o raciocínio de gerir a incerteza. Como o TDABC tem sido criticado por diversos autores quando se trata de situações incertas pela falta de padronização de algumas atividades, que dificultam a modelagem em termos de equação do tempo. Também são criticados pelos autores os ambientes de produção por encomenda, onde as atividades desse tipo de empresa apresentam grande imprevisibilidade, tanto com relação ao tempo de execução, quanto à intensidade do consumo de recursos. Com o uso da lógica Fuzzy no TDABC podemos reduzir a incerteza e subjetividade buscando informações mais precisas, podendo auxiliar no planejamento e na formação de preços dos produtos. / Companies are seeking new strategies to reduce costs and increase shareholder profits and thus keep the market increasingly competitive. The paper aims to present the use of fuzzy logic in the model TDABC to reduce subjectivity and uncertainty, seeking more precise information to assist in planning and decision making. Given that the theory of fuzzy sets is known as a logical approach that deals with reasoning to manage uncertainty. How TDABC has been criticized by several authors when dealing with uncertain situations by the lack of standardization of some activities that hinder the modeling in terms of the equation of time. Also, are criticized by the authors production environments on demand where activities of the corporation have great unpredictability both with respect to runtime, as the intensity of resource consumption. With the use of fuzzy logic in TDABC can reduce uncertainty and subjectivity seeking more precise information can help in the planning and pricing of products.
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[en] DECISION SUPPORT SYSTEM FOR THE DIAGNOSIS OF FAULTS IN POWER TRANSFORMERS / [pt] SISTEMA DE APOIO À DECISÃO PARA O DIAGNÓSTICO DE FALTAS EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIALEONARDO TORRES BISPO DOS SANTOS 17 July 2009 (has links)
[pt] Face à complexidade da matriz energética brasileira e em particular de
todo o sistema elétrico de potência interligado, torna-se imprescindível garantir
que os equipamentos instalados, desde a geração até os consumidores finais,
operem em condições satisfatórias e em elevados níveis de confiabilidade. De
acordo com a reestruturação do setor e sua inserção em um mercado competitivo,
além da elevada confiabilidade exigida, o novo conceito de disponibilidade dos
equipamentos e sistemas impõe mais qualidade e planejamento no mercado de
energia elétrica. Neste contexto, as empresas de energia elétrica preocupam-se
cada vez mais em manter seus equipamentos em boas condições de operação para
que tais metas sejam alcançadas. Entre os equipamentos elétricos de potência, os
transformadores sem dúvida correspondem ao ativo de maior importância por
serem os mais caros e complexos em termos funcionais. A Análise de Gases
Dissolvidos no óleo mineral isolante (AGD) é uma ferramenta de diagnóstico de
grande aceitação e potencial na detecção de faltas em equipamentos elétricos com
isolação papel-óleo, sobretudo nos transformadores de potência. Com o objetivo
de fornecer maiores subsídios aos gestores de manutenção na tomada de decisões
quanto à intervenções em transformadores, o trabalho desenvolvido propõe um
Sistema de Apoio à Decisão composto por um módulo de Inteligência
Computacional (IC) que utiliza regras fuzzy para efetuar o diagnóstico do
equipamento em conjunto com outro módulo de apoio à decisão que considera as
características do transformador e outros parâmetros de influência, fornecendo,
além do diagnóstico, recomendações para a tomada de decisão pelos gestores de
manutenção. / [en] Given the complexity of the Brazilian energy matrix and in particular of
the whole interconnected electrical power system, it is essential to ensure that the
equipment, from generation to final consumers, operates in a satisfactory way and
high levels of reliability. In accordance with the restructuring of the sector and its
integration in a competitive market, in addition to the high reliability required, the
new concept of availability of equipment and systems requires more planning and
quality in the market of electrical energy. In this context, electrical power
companies are increasingly concerned about maintaining their equipment in good
operating conditions so that the above targets are attained. Within electrical
equipments, power transformers are undoubtedly the most important asset, since
they are the most expensive and complex in functional terms. Dissolved Gases
Analysis in insulating mineral oil (DGA), is a widely accepted tool for detecting
faults in electrical equipments with paper-oil insulation, particularly in power
transformers. With the aim of providing more subsidies to maintenance managers
when making decisions on interventions in power transformers, this work
proposes a Decision Support System composed of a module of Computational
Intelligence (CI) which uses fuzzy rules to diagnose the equipment, together with
another decision-support module, which considers the power transformer features
and other parameters in order to help managers in the decision making process.
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Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso / Real-time flood forecasting using fuzzy expert systemsPedrollo, Olavo Correa January 2000 (has links)
Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas. / Flood forecasting systems are only useful when the forecast lead time is longer than the time required to activate preventive or remedial actions. In addition, the reliability and accuracy of forecasts are of prime importance. Flood level forecasts are always approximations, and confidence intervals are not always suitable, particularly with low confidence probabilities, which results intervals that are too wide. These intervals are troublesome, therefore, in the presence of very low and very high river levels. In this study, flood level forecasts are tried, both in the traditional, numerical form, and in the form of vague categories. It is accomplished using an expert system based on fuzzy rules and fuzzy inference. Methodologies and computational procedures for learning, simulation and consultation are idealised and then developed as a software (SELF - Sistema Especialista com uso de Lógica Fuzzy), which is aimed at research and practical operation. Comparisons between the use for prediction of fuzzy systems and empirical linear models revealed strong similarities, in spite of the fundamental differences in theory. The methodologies are applied to real time river level forecasts in the Camaquã river basin (15543 km2), for lead times ranging from one half to two days. Practical difficulties related to the use of fuzzy systems are identified and explored. The solutions found offer some advances to knowledge and practical application. Forecasts, both in the numerical and categorical forms, are made successfully, using the new resources. Evaluation and comparison of the predictions in symbolic form are made with the use of a proposed new group of statistics, derived from frequencies of simultaneous occurrences of observed and predicted values at the same categories. The effects of raingauge network density are analysed, and it is found that forecasting systems may be operated even where network density is sparse, given that fuzzy expert systems are available for symbolic predictions.
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Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso / Real-time flood forecasting using fuzzy expert systemsPedrollo, Olavo Correa January 2000 (has links)
Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas. / Flood forecasting systems are only useful when the forecast lead time is longer than the time required to activate preventive or remedial actions. In addition, the reliability and accuracy of forecasts are of prime importance. Flood level forecasts are always approximations, and confidence intervals are not always suitable, particularly with low confidence probabilities, which results intervals that are too wide. These intervals are troublesome, therefore, in the presence of very low and very high river levels. In this study, flood level forecasts are tried, both in the traditional, numerical form, and in the form of vague categories. It is accomplished using an expert system based on fuzzy rules and fuzzy inference. Methodologies and computational procedures for learning, simulation and consultation are idealised and then developed as a software (SELF - Sistema Especialista com uso de Lógica Fuzzy), which is aimed at research and practical operation. Comparisons between the use for prediction of fuzzy systems and empirical linear models revealed strong similarities, in spite of the fundamental differences in theory. The methodologies are applied to real time river level forecasts in the Camaquã river basin (15543 km2), for lead times ranging from one half to two days. Practical difficulties related to the use of fuzzy systems are identified and explored. The solutions found offer some advances to knowledge and practical application. Forecasts, both in the numerical and categorical forms, are made successfully, using the new resources. Evaluation and comparison of the predictions in symbolic form are made with the use of a proposed new group of statistics, derived from frequencies of simultaneous occurrences of observed and predicted values at the same categories. The effects of raingauge network density are analysed, and it is found that forecasting systems may be operated even where network density is sparse, given that fuzzy expert systems are available for symbolic predictions.
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