SOUSA, F. F. L. M. Metodologia de calibração para modelos integrados dos transportes e uso do solo. 2016. 133 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2017-03-22T11:31:27Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_fflmsousa.pdf: 4458245 bytes, checksum: 941731a6ef91daa90b664fea84f34aaa (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-04-25T17:52:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_fflmsousa.pdf: 4458245 bytes, checksum: 941731a6ef91daa90b664fea84f34aaa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T17:52:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_fflmsousa.pdf: 4458245 bytes, checksum: 941731a6ef91daa90b664fea84f34aaa (MD5) Previous issue date: 2016-08-08 / Integrated urban planning requires the modeling of relation between the activity, land use and transport subsystems. Several integrated models have been developed in recent decades, what allows identifying the conceptual approach and the modeling structure that fits to the purposes of the planning process and to the specificities of the urban phenomenon being analyzed. In this masters research, which the general goal is to develop a calibration methodology for integrated models of transport and land use, the computational package TRANUS presents itself as an appropriate platform for the conceptual and operational modeling for the necessary indicators to the characterization and diagnostic of accessibility and urban mobility. Among the indicators considered, some might be represented by values acquired directly in field, while others are performance measures which results from the simulation models, there are still those which might be quantified by models parameters. Therefore, the modeling of these indicators requires considerable parameters calibration effort of the mathematical and computational models that compose TRANUS, adjusting them to the specificities of the local reality. The proposed method has its applicability tested in Fortaleza City. / O planejamento urbano integrado requer a modelagem das inter e intra-relações entre os subsistemas de atividades, uso do solo e transportes. Diversos modelos integrados foram desenvolvidos nas últimas décadas, o que possibilita identificar a abordagem conceitual e a estrutura de modelagem que se adequa aos propósitos do processo de planejamento e às especificidades do fenômeno urbano em análise. Nesta pesquisa de mestrado, cujo objetivo geral é possibilitar que o esforço de calibração de modelos LUTI promova uma melhor compreensão da problemática foco do planejamento urbano, o pacote computacional TRANUS apresentou-se como uma plataforma adequada de modelagem conceitual e operacional dos indicadores necessários a caracterização e diagnóstico da problemática da acessibilidade e mobilidade urbanas. Dentre os indicadores considerados, embora alguns possam ser representados por variáveis obtidas diretamente em campo, enquanto outros são medidas de desempenho que resultam dos modelos de simulação, há ainda aqueles que podem ser quantificados por meio dos próprios parâmetros de calibração dos respectivos modelos. A modelagem desses indicadores, portanto, exige um esforço considerável de calibração dos parâmetros dos diversos modelos matemáticos e computacionais que compõem o TRANUS, ajustando-os às especificidades da realidade local. O método proposto de calibração teve sua aplicabilidade testada a partir de uma aplicação para a cidade de Fortaleza.

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-19T18:06:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alves_JulioCesarLaurentino_D.pdf: 19282542 bytes, checksum: 78d1bf16d9d133c488adb4bedf593b06 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Modelos lineares de regressão e classificação por vezes proporcionam um desempenho insatisfatório no tratamento de dados de espectroscopia no infravermelho próximo de produtos derivados de petróleo. A máquina de vetores de suporte (SVM), baseada na teoria do aprendizado estatístico, possibilita o desenvolvimento de modelos de regressão e classificação não lineares que podem proporcionar uma melhor modelagem dos referidos dados, porém ainda é pouco explorada para resolução de problemas em química analítica. Nesse trabalho demonstra-se a utilização do SVM para o tratamento de dados de espectroscopia na região do infravermelho próximo de combustíveis e lubrificantes. O SVM foi utilizado para a solução de problemas de regressão e classificação e seus resultados comparados com os algoritmos de referência PLS e SIMCA. Foram abordados os seguintes problemas analíticos relacionados a controle de processos e controle de qualidade: (i) determinação de parâmetros de qualidade do óleo diesel utilizados para otimização do processo de mistura em linha na produção desse combustível; (ii) determinação de parâmetros de qualidade do óleo diesel que é carga do processo de HDT, para controle e otimização das condições de processo dessa unidade; (iii) determinação do teor de biodiesel na mistura com o óleo diesel; (iv) classificação das diferentes correntes que compõem o pool de óleo diesel na refinaria, permitindo a identificação de adulterações e controle de qualidade; (v) classificação de lubrificantes quanto ao teor de óleo naftênico e/ou presença de óleo vegetal. Demonstram-se o melhor desempenho do SVM em relação aos modelos desenvolvidos com os métodos quimiométricos de referência (métodos lineares). O desenvolvimento de métodos analíticos rápidos e de baixo custo para solução de problemas em controle de processos e controle de qualidade, com a utilização de modelos de regressão e classificação mais exatos, proporcionam o monitoramento da qualidade de forma mais eficaz e eficiente, contribuindo para o aumento das rentabilidades nas atividades econômicas de produção e comercialização dos derivados do petróleo estudados / Abstract: Linear regression and classification models can produce a poor performance in processing near-infrared spectroscopy data of petroleum products. Support vectors machine (SVM), based on statistical learning theory, provides the development of models for nonlinear regression and classification that can result in better modeling of these data but it is still little explored for solving problems in analytical chemistry. This work demonstrates the use of the SVM for treatment of near-infrared spectroscopy data of fuels and lubricants. The SVM was used to solve regression and classification problems and its results were compared with the reference algorithms PLS and SIMCA. The following analytical problems related to process control and quality control were studied: (i) quality parameters determination of diesel oil, used for optimization of in line blending process; (ii) quality parameters determination of diesel oil which is feed-stock of HDT unit for optimization of process control; (iii) quantification of biodiesel blended with diesel oil; (iv) classification of different streams that make up the pool of diesel oil in the refinery, enabling identification of adulteration and quality control; (v) classification of lubricants based on the content of naphthenic oil and/or the presence of vegetable oil. It is shown the best performance of the SVM compared to models developed with the reference algorithms. The development of fast and low cost analytical methods used in process control and quality control, with the use of more accurate regression and classification models, allows monitoring quality parameters in more effectiveness and efficient manner, making possible an increase in profitability of economic activities of production and business of petroleum derivatives studied / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências