Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-10-18T15:47:53Z No. of bitstreams: 1 2013_LuizFernandoSirotheauSeriqueJunior.pdf: 2181617 bytes, checksum: 8df7aa1a846c1a8f766a5d434f244c14 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-10-21T14:16:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_LuizFernandoSirotheauSeriqueJunior.pdf: 2181617 bytes, checksum: 8df7aa1a846c1a8f766a5d434f244c14 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-21T14:16:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_LuizFernandoSirotheauSeriqueJunior.pdf: 2181617 bytes, checksum: 8df7aa1a846c1a8f766a5d434f244c14 (MD5) / Os ambientes de computação ubíqua oferecem grandes desafios às tecnologias de redes sem fio. Devido à diversidade de dispositivos e ao dinamismo da topologia desses ambientes, a rede está sujeita a diversos problemas, como a falta de cooperação e inoperância dos nós, o rompimento de enlaces e as limitações de energia e de largura de banda. Logo, os protocolos de roteamento devem estar em constante adaptação e, ainda, devem empregar métricas mais sofisticadas para escolha de rotas bem-sucedidas. Esta tese propõe um mecanismo de avaliação da confiança de rotas que visa aprimorar as decisões de roteamento dos protocolos, melhorando, assim, o desempenho da rede. Para isso, são empregadas métricas multidimensionais de roteamento que envolvem parâmetros de mobilidade, atividade, cooperação e distância das rotas. É usada uma abordagem de aprendizagem de máquina indutiva para assimilar os padrões das rotas bem- sucedidas e gerar um conjunto de regras de decisão envolvendo as métricas. As regras são renovadas periodicamente para garantir a adaptação do mecanismo, caso o comportamento da rede se altere. A validação do mecanismo foi feita com o protocolo Dynamic Source Routing (DSR) por meio de simulador de redes. Foram simulados cenários com nós egoístas, nós em modo \textit{sleep} e bastante mudança topológica com o objetivo de causar anomalias na rede. Os resultados demonstraram que o mecanismo se adaptou com o passar do tempo, criando regras mais rigorosas em ambientes hostis, e melhorou a taxa de pacotes transmitidos com sucesso na rede. Sendo assim, o seu emprego pode beneficiar o processo de roteamento, proporcionando maior desempenho aos ambientes de computação ubíqua. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Ubiquitous computational environments o er great challenges to the wireless network technology. Owing to the diversity of devices and the dynamism of the topology of these environments, the network is subject to diverse problems, such as the lack of cooperation and inoperability of the nodes, broken links, energy and wideband cons- traints, etc. Ergo, the protocols for routing must be in constant adaptation, and must even employ more sophisticated metrics in choosing successful paths. This thesis pro- poses a reliability evaluation mechanism that aims to perfect the routing decisions of the protocols, thereby improving network performance. For this purpose, multidimen- sional routing metrics are employed, which involve parameters of mobility, activity, cooperation and routing distance. An inductive machine learning approach is used toassimilate the high performance routing patterns and to generate a set of decision ma-king rules involving the metrics. The rules are periodically updated to guarantee theadaptation of the mechanism in case the network alters its behavior. The validation of the mechanism was made with the Dynamic Source Routing (DSR) protocol, using a network simulator. Scenarios were simulated with sel sh nodes, sleep nodes and many topological changes with the objective of causing anomalies on the network. The result demonstrates the mechanism adapted itself over time, creating more rigid rules in hostile environments, and improved the rate of packets transmitted successfully on the network. Thus, using the mechanism may bene t the routing process, providing higher performance in ubiquitous computational environments.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-12-02T12:31:23Z No. of bitstreams: 1 2013_DayalMachadoBrito.pdf: 4276085 bytes, checksum: 9cc971ac74345c3ce4dcff5109e21a24 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-21T16:25:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_DayalMachadoBrito.pdf: 4276085 bytes, checksum: 9cc971ac74345c3ce4dcff5109e21a24 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-21T16:25:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_DayalMachadoBrito.pdf: 4276085 bytes, checksum: 9cc971ac74345c3ce4dcff5109e21a24 (MD5) / O presente trabalho se propõe a explorar técnicas que deem um caráter mais dinâmico e inteligente aos protocolos de roteamento ou engenharia de tráfego que existem e são amplamente utilizados no mercado, em razão de seu comportamento um tanto quanto estático frente a mudanças nas condições da rede. Geralmente é necessária a intervenção de um operador humano, o que nem sempre ocorre de forma rápida ou eficaz. Portanto, constitui-se um objeto de estudo válido o acréscimo de inteligência artificial a esses sistemas de modo a avançar nesse sentido. Este trabalho teve como objetivo aplicar um algoritmo de aprendizado por reforço ao protocolo RSVP-TE de modo a permitir a escolha dinâmica e automática do caminho com menor atraso até o roteador de borda de saída da sessão, dentre um grupo de caminhos pré-configurados explicitamente. A ferramenta desenvolvida foi testada em ambiente de simulação e comparada com um algoritmo clássico de roteamento adaptativo, com bons resultados. Mostrou-se que a solução é válida e promissora, podendo passar por ajuste fino de parâmetros para que se consiga um desempenho otimizado e condizente com cada cenário. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The present work has the goal to explore techniques that may add adaptive and intelligent characteristics to the existing routing protocols and traffic engineering tools of today s commercial networks. As these protocols don t generally respond well to changes in the network s performance and quality of service, the intervention of an engineer is often needed. It may not happen, however, in the fastest or most efficient way possible. Thus an interesting subject rises to be studied: the adding of Artificial Intelligence in today s protocols to reach the aimed dynamic response. It was intended in this work to apply a reinforcement learning algorithm to the RSVP-TE protocol to implement a scheme that allows the automatic and dynamic choice of the best path to the edge router at the end of the session, among a pre-configured group of paths. The end-to-end delay in each path is the considered performance parameter. The solution was tested and presented good results, remaining a promising tool for problems of traffic engineering after a fine adjustment of the parameters involved.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-01-15T14:27:56Z No. of bitstreams: 1 2013_EduardoMontoyaBotero.pdf: 5681828 bytes, checksum: 4562a43ac661d06eecb2cde2def0302d (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-13T14:12:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_EduardoMontoyaBotero.pdf: 5681828 bytes, checksum: 4562a43ac661d06eecb2cde2def0302d (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-13T14:12:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_EduardoMontoyaBotero.pdf: 5681828 bytes, checksum: 4562a43ac661d06eecb2cde2def0302d (MD5) / Na presente pesquisa, validou-se a capacidade de uma ferramenta computacional conhecida como Redes Neurais Artificiais para prever escorregamentos deflagrados por chuva em encostas naturais. O modelo neuronal foi treinado, validado e verificado numa encosta montanhosa tropical localizada na cidade de Medellín, Colômbia. A construção do banco de dados, composto por 180 exemplos, consistiu na obtenção de nove declividades representativas e vinte chuvas típicas do local de estudo, caraterizadas pela sua duração e pelo seu período de retorno. Foram combinadas as nove declividades com as vinte precipitações e, assim, obtido o perfil de poropressões em um código de Elementos Finitos, para conseguir a curva de fator de segurança versus declividade num corte horizontal em cada um dos casos analisados. Para a obtenção da resistência ao cisalhamento, foi utilizada a envoltória parabólica proposta por Lade (2010). Uma vez conhecida a curva do fator de segurança, foi feita uma regressão potencial na qual se observou que esta pode ser descrita por dois parâmetros. O primeiro parâmetro varia com a declividade e o segundo é um valor que pode ser representado por seu valor médio, uma vez que segue distribuição normal. Assim, as entradas para a rede neuronal são a declividade e a precipitação e a saída é o parâmetro variável da curva de fator de segurança. Verificou-se a capacidade que as Redes Neurais têm de aprender com informação característica do problema estudado e dar uma resposta, com um erro mínimo, para qualquer outra condição, generalizando o problema e permitindo aplicar a ferramenta em um local com condições similares. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this research it has been validated the ability of a computational tool known as Artificial Neural Networks to predict landslides triggered by rain on natural slopes. The neuronal model was trained, validated and verified for a tropical hillside in the city of Medellin - Colombia. The construction of the database, composed by 180 samples, consisted in obtaining nine representative slopes and twenty typical rains of the study site, characterized by their duration and return period. There have been combined data of nine slopes and twenty rainfalls, thereby obtaining the fluid pressure profile in a Finite Element code, in order to get the curve of safety factor versus slope in an horizontal cut in each of the analyzed cases. To obtain shear strength values for the simulations, there has been used the parabolic envelope proposed by Lade (2010). Once the safety factor curve is known, an potential regression was made and it has been observed that this can be described by two parameters. The first parameter varies with the slope and the second is a value which may be represented by its average value as it follows a normal distribution. Thus, the input data to the neural network are the slope and the precipitation and the output is the variable parameter curve of safety factor. It has been verified the ability of the neural networks to learn specific information of the studied problem and give an answer, with minimum error, for any other condition, generalizing the problem and allowing the application of the tool in a location with similar conditions.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-02-20T11:09:02Z No. of bitstreams: 1 2013_JoseliceFerreiraLima.pdf: 2911944 bytes, checksum: 3df84ea54738e377a07c5dc4184b0fa0 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-21T13:37:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_JoseliceFerreiraLima.pdf: 2911944 bytes, checksum: 3df84ea54738e377a07c5dc4184b0fa0 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-21T13:37:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_JoseliceFerreiraLima.pdf: 2911944 bytes, checksum: 3df84ea54738e377a07c5dc4184b0fa0 (MD5) / Os cursos que necessitam de aplicação da teoria na prática lidam com dificuldades para implementar e manter laboratórios experimentais. O uso de laboratórios on-line proporciona aos usuários independência sobre a presença do individuo neles atuantes, característica inerente aos laboratórios ditos convencionais. As práticas online oportunizam a formação de procedimentos experimentais e implicam na necessidade de recursos integrados de laboratórios para torná-los operacionais. A falta de uma estrutura em rede de compartilhamento de laboratórios on-line, a carência de recursos colaborativos, aliado a insuficiência de espaço de armazenamento dos dados oriundos das práticas experimentais dificulta o uso de recursos on-line. Diante disso, propõe uma arquitetura em rede de compartilhamento de laboratórios on-line a ser empregada como diretriz para o desenvolvimento e a disponibilização de serviços de laboratoriais voltados a práticas experimentais didáticas direcionadas para o ensino e pesquisa. Utilizou-se princípios de rede de valor, estruturação em camadas e o framework e-TOM na sua operacionalização. Para verificar a sua viabilidade, optou-se pela construção de um protótipo de um portal, denominado de Brlab, integrado ao Moodle. Integrou-se o laboratório de sensor com acesso remoto e realizou-se uma prática demonstrativa. Como resultado, mostra-se que o conjunto das soluções adotadas comprova a capacidade da arquitetura em atender aos requisitos já identificados e evoluir para incorporar novas características de uma rede de compartilhamento. Concluiu-se que a solução apresentada valida a proposta da arquitetura, o que o torna viável para a aplicação em um ambiente real. A principal contribuição desta tese consiste, justamente, na proposição da Arquitetura em Rede de Compartilhamento de Laboratórios On-line. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / It is difficult to implement and maintain experimental laboratories for courses that require them. The use of online virtual labs allows students to practice typical laboratory scenarios without requiring a full physical laboratory and actual laboratory staff. The online practicing nurtures the creation of experimental procedures and implies the need for integrated laboratory resources to make them operational. The absence of the ability to share virtual labs, the lack of collaboration features and insufficient storage for the data created is an obstacle to the goal of creating and implementing these virtual labs. Therefore, we propose an infrastructure architecture for virtual labs that can be used as a framework for development and provide an environment for teaching and research. The principles used to create this plan were an analysis of the value proposition, modularization of the problem, and the Business Process Framework approach (e-TOM). To evaluate feasibility, a prototype portal called Brlab was created and integrated with Moodle. It connected sensors in the laboratory with remote access for demonstration of practical labs. As a result, the whole adopted solutions show the capacity of architecture on meeting the requirements that were identified and the ability to evolve and incorporate new network sharing features. The proposed architecture was validated for use in a real world environment. The work has resulted in the finished product we call Architecture Network Sharing Laboratories Online.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-02-19T13:12:24Z No. of bitstreams: 1 2009_HelgerAugustoAcostaMunoz.pdf: 1395580 bytes, checksum: 69c1df2024dd9053d2095d06191838a0 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-24T12:13:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_HelgerAugustoAcostaMunoz.pdf: 1395580 bytes, checksum: 69c1df2024dd9053d2095d06191838a0 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-24T12:13:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_HelgerAugustoAcostaMunoz.pdf: 1395580 bytes, checksum: 69c1df2024dd9053d2095d06191838a0 (MD5) / Este trabalho utiliza o protocolo para Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) ZigBee/IEEE 802.15.4 para ser usado como uma nova solução de rede integrada com o protocolo BACnet (Building Automation and Control Networks), obtendo assim uma nova alternativa de meio de comunicação sem fio para a recepção e transmissão de dados BACnet, diferente aos meios convencionais com fio com que atualmente trabalha Bacnet MS/TP (Master-Slave/Token-Passing). Diferentes parâmetros na qualidade da transmissão como o RSSI (Received Signal Stregth Indicator) e a PER (Packet Error Rate), além dos atrasos no processamento dos serviços BACnet são testados para avaliar a resposta em desempenho e robustez deste novo dispositivo BACnet/IEEE 802.15.4, conhecendo assim sua resposta funcional em diferentes cenários com outros tipos de tecnologias sem fio como são Wi-Fi e Bluetooth, as quais funcionam na faixa de frequência ISM (Industrial, Scientific and Medical) de 2.4 GHz. Os resultados deste trabalho oferecem orientações para a utilização de novas tecnologias sem fio para o desenvolvimento ou aperfeiçoamento de novos meios de transporte de dados para redes BACnet usadas em sistemas de automação predial. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work uses the protocol to Wireless Sensor Networks (WSN) ZigBee/IEEE 802.15.4. to be used as a new network solution integrated with the BACnet protocol (Building Automation and Control Networks), thus obtaining a new wireless data link for receiving and transmission BACnet packets, different to conventional wired communication that currently BACnet MS/TP (Master Slave/Token-Passing) works. Different parameters on the quality of transmission as RSSI (Received Signal Stregth Indicator) and PER (Packet Error Rate), also to delays in the processing of BACnet services are tested to evaluate the response in performance and robustness of this new device BACnet/IEEE 802.15.4, knowing its functional response to different scenarios with other types of wireless technologies such as Wi-Fi and Bluetooth, which operate in the frequency band ISM (Industrial Scientific and Medical) 2.4 GHz. The results of this study provide guidelines for the use of new wireless technologies for the development of improvenment of new data links to BACnet networks used in building automation systems.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-01-27T17:25:47Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese Adenilton José da Silva.pdf: 4885126 bytes, checksum: d2bade12d15d6626962f244aebd5678d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-27T17:25:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese Adenilton José da Silva.pdf: 4885126 bytes, checksum: d2bade12d15d6626962f244aebd5678d (MD5) Previous issue date: 2015-06-26 / CNPq / Miniaturisation of computers components is taking us from classical to quantum physics domain. Further reduction in computer components size eventually will lead to the development of computer systems whose components will be on such a small scale that quantum physics intrinsic properties must be taken into account. The expression quantum computation and a first formal model of a quantum computer were first employed in the eighties. With the discovery of a quantum algorithm for factoring exponentially faster than any known classical algorithm in 1997, quantum computing began to attract industry investments for the development of a quantum computer and the design of novel quantum algorithms. For instance, the development of learning algorithms for neural networks. Some artificial neural networks models can simulate an universal Turing machine, and together with learning capabilities have numerous applications in real life problems. One limitation of artificial neural networks is the lack of an efficient algorithm to determine its optimal architecture. The main objective of this work is to verify whether we can obtain some advantage with the use of quantum computation techniques in a neural network learning and architecture selection procedure. We propose a quantum neural network, named quantum perceptron over a field (QPF). QPF is a direct generalisation of a classical perceptron which addresses some drawbacks found in previous models for quantum perceptrons. We also present a learning algorithm named Superposition based Architecture Learning algorithm (SAL) that optimises the neural network weights and architectures. SAL searches for the best architecture in a finite set of neural network architectures and neural networks parameters in linear time over the number of examples in the training set. SAL is the first quantum learning algorithm to determine neural network architectures in linear time. This speedup is obtained by the use of quantum parallelism and a non linear quantum operator. / A miniaturização dos componentes dos computadores está nos levando dos domínios da física clássica aos domínios da física quântica. Futuras reduções nos componentes dos computadores eventualmente levará ao desenvolvimento de computadores cujos componentes estarão em uma escala em que efeitos intrínsecos da física quântica deverão ser considerados. O termo computação quântica e um primeiro modelo formal de computação quântica foram definidos na década de 80. Com a descoberta no ano de 1997 de um algoritmo quântico para fatoração exponencialmente mais rápido do que qualquer algoritmo clássico conhecido a computação quântica passou a atrair investimentos de diversas empresas para a construção de um computador quântico e para o desenvolvimento de algoritmos quânticos. Por exemplo, o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado para redes neurais. Alguns modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados para simular uma máquina de Turing universal. Devido a sua capacidade de aprendizado, existem aplicações de redes neurais artificiais nas mais diversas áreas do conhecimento. Uma das limitações das redes neurais artificiais é a inexistência de um algoritmo com custo polinomial para determinar a melhor arquitetura de uma rede neural. Este trabalho tem como objetivo principal verificar se é possível obter alguma vantagem no uso da computação quântica no processo de seleção de arquiteturas de uma rede neural. Um modelo de rede neural quântica denominado perceptron quântico sobre um corpo foi proposto. O perceptron quântico sobre um corpo é uma generalização direta de um perceptron clássico que resolve algumas das limitações em modelos de redes neurais quânticas previamente propostos. Um algoritmo de aprendizado denominado algoritmo de aprendizado de arquitetura baseado no princípio da superposição que otimiza pesos e arquitetura de uma rede neural simultaneamente é apresentado. O algoritmo proposto possui custo linear e determina a melhor arquitetura em um conjunto finito de arquiteturas e os parâmetros da rede neural. O algoritmo de aprendizado proposto é o primeiro algoritmo quântico para determinar a arquitetura de uma rede neural com custo linear. O custo linear é obtido pelo uso do paralelismo quântico e de um operador quântico não linear.

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2871_DissertacaoMestradoMarceloSouzaFassarella.pdf: 4412674 bytes, checksum: b98757b8830dc327c5ca5578387c8eaa (MD5) Previous issue date: 2009-12-21 / Neste trabalho apresentamos as redes neurais e o problema envolvendo o dilema bias-variância. Propomos o método da Janela a ser inserido no treinamento de redes supervisionadas com conjuntos de dados ruidosos. O método possui uma característica intrínseca de função regularizadora, já que procura eliminar ruídos durante a etapa de treinamento, reduzindo a in uência destes no ajuste dos pesos da rede. Implementamos e analisamos o método nas redes lógicas adaptivas (ALN) e nas redes perceptrons de múltiplas camadas (MLP). Por último, testamos a rede em aplicações de aproximação de funções, ltragem adaptiva e previsão de séries temporais.

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T03:43:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabro_JoaoAlberto_M.pdf: 3614777 bytes, checksum: 2eed999b8ccd3a1573c5ec1bd7c10fde (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho é apresentada uma arquitetura de controle para navegação de veículos autônomos, usando auto-organização e técnicas de redes neurais e lógica nebulosa. O objetivo é encontrar alvos posicionados em um ambiente desconhecido, sem entretanto colidir com obstáculos. A arquitetura faz uso da teoria dos grupos neurais, de redes neurais e sistemas nebulosos, para o aprendizado de habilidades de navegação. Sensores neurais/nebulosos são utilizados para fornecer informações que possibilitem aos campos adaptativos ativarem ações nebulosas em resposta às características encontradas no ambiente. Ou seja, o sistema de controle desenvolve um comportamento adaptativo através das interações entre o veículo e o ambiente, e de estratégias de aprendizado. Resultados de simulação mostram que o sistema apresenta capacidade de aprender estratégias de navegação que proporcionam um melhor desempenho quando comparadas com esquemas alternativos utilizados para a solução do mesmo problema / Abstract: In this work a seIf organizing, neurofuzzy control architecture for a class of autonomous vehicles' navigation is presented. The aim is to find target positions, without colliding with obstacles of an unknown environment. The architecture uses neural networks and fuzzy systems together with the theory of neuronal group seIection to learn navigation skills. Neurofuzzy sensor information builds up adaptive fieIds whose intensity triggers fuzzy control actions in response to the environment characteristics. That is, the control system deveIops adaptive behavior from the interactions between the vehicle, the environment,and Iearning strategies. Simulation results show that the control system is able to efficiently learn navigation strategies that perform better when compared with altemative schemes / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Takaaki Ohishi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T16:28:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_WagnerdaSilva_M.pdf: 5677949 bytes, checksum: 437946d8fba0db82e7658308303d8909 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A habilidade de prever precisamente a carga do sistema é vital ao planejamento e operação eficiente, econômica e segura de um sistema de potência. Este trabalho investiga a utilização de redes neurais artificiais para previsão de carga no período de demanda de ponta a curto e curtíssimo prazos. Dois algoritmos de previsão são testados e avaliados com relação a precisão e esforço computacional. Uma análise da influência de dados climáticos sobre a carga é realizada. Procurou-se encontrar uma arquitetura compacta e robusta que pudesse levar em consideração a sazonalidade da carga anual, sem comprometer a precisão da previsão. o primeiro algoritmo (MWS) utiliza os dados dos últimos dez dias típicos para previsão do perfil de maneira estática e dinâmica. O segundo algoritmo (AAS) utiliza os dados históricos do ano anterior para previsão do ano vigente (previsão estática e dinâmica). O algoritmo MWS com previsão dinâmica obteve os melhores resultados para os horizontes de dez minutos (curtíssimo prazo) à frente, uma e 24 horas à frente. Várias dificuldades foram encontradas para considerar a entrada e saída do horário de verão. Apenas a variável temperatura máxima foi a mais significativa em termos de variáveis climáticas. A escassez de dados climáticos mais consistentes no final da tarde impediram uma avaliação mais completa da influência das condições climáticas na previsão. Os resultados obtidos demonstraram um bom desempenho das redes neurais com erro médio percentual absoluto em tomo de 2% para os três horizontes previstos / Abstract: The ability to accurately predict the system load is vital to the efficient, economic, and secure operation and planning of a power system. This work investigates the use of artificial neural networks for short and very short-term load peak demand forecasting. Two forecasting algorithms are tested and evaluated based on their precision and computational load. The influence of weather conditions on load demand is investigated. We sought a robust and compact topology which considers annual load sazonality, in order to preserve the forecast precision. The algorithm (MWS) uses data from the last 10 typical days to forecast the load peak demand profile with static and dynamic methods. The second algorithm (AAS) uses historical data from the previous year's load and weather database to forecast current year using static and dynamical methods. The MWS algorithm with dynamic forecasting yields the best 1000peak demand forecasting results for 10 minutes (very short-term forecasting), 1 and 24 hours ahead. The maximum temperature is the most significant weather variable. Scarce consistent evening weather data prevent a more complete evaluation of the influence of weather conditions on load forecasting. -The results show good performance of neural networks with around 2% mean percent absolute error for forecasts on the three horizons evaluated. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Ivana A. Gil, Fausto Berzin / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Odontologia de Piracicaba / Made available in DSpace on 2018-07-23T10:18:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Almeida_DeniseAparecidaMartinelliMarquesde_M.pdf: 2862101 bytes, checksum: 66f970741647c1d36edd710e1203de04 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: A determinação de um padrão para a atividade elétrica dos músculos mastigatórios é controversa, pois a variabilidade dos métodos de registro e as características da amostra tornam difícil a obtenção de dados eletromiográficos precisos. O uso de uma técnica de Rede Neural Artificial no processamento dos sinais eletromiográficos pode ser um importante instrumento para otimizar essa metodologia. O objetivo desse estudo foi investigar a possível existência de um padrão na atividade dos músculos temporais e masséteres de voluntários considerados clinicamente normais. Foram selecionadas 12 voluntárias, com idades entre 17 e 21 anos, que apresentavam ausência de sinais e sintomas de Desordens Craniomandibulares. Os sinais eletromiográficos foram captados através do eletromiógrafo Viking 11. As voluntárias foram instruídas a assumirem 3 situações mandibulares diferentes: 1. Posição de REPOUSO MANDIBULAR (R), 2. Mordida ISOTÔNICA BILATERAL (IT), e Mordida ISOMÉTRICA BILATERAL (1M). O eletromiógrafo foi calibrado numa amplitude de 200 microvolts e num tempo de 200 milisegundos. Os sinais eletromiográficos foram analisados através de um programa de Redes Neurais Artificiais (RNA), tipo Multi-Layer Perceptron, em 2 etapas: a etapa de treinamento e a etapa de testes. Os resultados da etapa de treinamento da RNA mostraram que foram atingidos os valores previstos para as três situações mandibulares estudadas. Os resultados da etapa de teste revelaram a capacidade da RNA em reconhecer os três diferentes tipos de situações mandibulares com algum grau de acuracidade. Concluiu-se que as Redes Neurais Artificiais podem ser utilizadas como importante ferramenta no estudo da atividade elétrica muscular, todavia a implementação das Redes Neurais Artificiais no estudo dos sinais biomédicos ainda necessita de maior pesquisa / Abstract: An electrical activity pattern for the masticatory muscle is controvertible, because the variability of record methods, different electromyographic equipment, electrical and electromagnetic interference, selection of electrodes and volunteers, to try for obtainment severa I results, that beco me difficult establishment of real EMG data, able to represent normal electrical activity. The possibility of use an Artificial NeLiral Network (ANN) in digital processing correspond an important instrument to optimize this methodology. The aim of this study was to investigate the possible existence of a pattern in muscular activity of I Temporalis and Masseter muscle in clinically normal volunteers by using the digital processing of electromyographic signals ( Artificial Neural Network ). We selected randomly 12 female voluntears, aging 17 -21 years, with no signals and symptoms of craniomandibular disorders. The electromyographic signals was obtained by surface Beeckman electrodes, using Nicolet Electromyograph Viking 11. Ali volunteers were instructed to the obtainment three types of mandibular situation: Rest Mandibular Position ( R ), Bilateral Isotonic Bite ( IT ), Bilateral Isometric Bite ( 1M ). 200 miliseconds for time. The electromyographic signals was stored in flexible disc 3311." in ASC 11 language, transformated in DOS language by SISDIN program and that temporal arrangement allowed the analysis in Artificial Neural Network ( ANN ) program, type Multi-Layer Perceptron MLP ( Copyright @ Rational Systems, Inc, 1990-1991, Version 1.4 ), with three layers, in supervised learning; using back-propagation algorithm, with dual exit. The analysis of electromiographic signals in ANN was divided into 2 stages: training stage and test stage. The training of ANN was realized with archives of 3 and 6 volunteers for each one of 4 muscles involved, and in the test stage we used the volunteers was not submitted to the training stage. The results of training stage of ANN showed that was reached the anticipated value for the 3 mandibular situation studied for 3 and 6 volunteers. The result of the test stage I showed the capacity of ANN by recognize the 3 different types of mandibular situation, with some degree of accuracy, and the Rest Mandibular Position was the most distinguished of the others mandibular situations. Apparently due muscle and anatomical variable, an increased sample would permit to ANN a bigger capacity of generalization ( learning ), improving the recognition of muscles activities in the bilateral isotonic and isometric bites situations. We concluded that ANN will can be used how an important tool in study of electrical activity of muscle, as well as in differential diagnosis of muscles pathologies. However, the implementation of the ANN in study of biomedical signals, require much more investigation / Mestrado / Fisiologia e Biofisica do Sistema Estomatognatico / Mestre em Ciências