Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Este trabalho tem como objetivo o levantamento e análise de fatores intervenientes na capacidade de processamento de veículos em cabines de praças de pedágio com o recolhimento manual de tarifas. Buscando o entendimento de como estes fatores interferem nos tempos de atendimento nas cabines foi realizada uma análise estatística e posterior modelagem, que utilizou redes neurais artificiais. Redes neurais artificiais são úteis no entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam diversas variáveis de entrada com relações não-lineares entre si. As variáveis de entrada escolhidas para a modelagem foram forma de pagamento, intensidade de fluxo, valor das tarifas e classes de veículos. A variável de saída foi o tempo de atendimento nas cabines de cobrança de pedágios. Foram obtidos três modelos que buscaram refletir a variação dos tempos de atendimento para um mesmo conjunto de dados de entrada: Modelo de Tempos Mínimos de Atendimento; Modelo de 85° Percentil de Tempos de Atendimento, e; Modelo de Tempos Máximos de Atendimento. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que tempos de atendimento são fortemente influenciados pelo fluxo de veículos nas praças. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, tempos mínimos de atendimento tendem a sofrer leve aumento, indicando pequena perda de rendimento do processo. Perda de rendimento pode ser resultado de (i) necessidade de digitação das placas de licença dos veículos no sistema operacional das praças-dificuldade de visualização das mesmas em situação de filas, e (ii) desgaste físico dos arrecadadores. O desgaste físico dos arrecadadores também se apresenta como provável causa para o aumento de tempos mínimos de atendimento para fluxos altos. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, menores são os tempos máximos de atendimento. Quanto maior o fluxo de veículos nas praças, as modelagens indicam uma maior estabilidade do sistema com relação ao processamento de veículos.

Esta dissertação apresenta um modelo conceitual do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas. O modelo propõe uma estrutura de classificação dos pedestres de acordo com suas atitudes ao atravessar uma via. A análise envolve a consideração de fatores que podem influenciar as decisões dos pedestres sobre onde e quando iniciar a trajetória de travessia. O uso adequado das travessias semaforizadas é definido como conformidade de travessia. A conformidade de travessia pode ser de dois tipos: espacial, relacionada à localização em que o pedestre atravessa a via e, temporal, relacionada ao momento em que o pedestre decide iniciar a travessia. O modelo conceitual foi aplicado na área central da cidade de Porto Alegre. Com o objetivo de estimar as conformidades de travessia foram realizadas modelagens com redes neurais artificiais. Esta ferramenta proporciona o entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam variáveis com relações não-lineares entre si. As variáveis utilizadas na modelagem foram (i) gap máximo, (ii) gap crítico, (iii) 85° percentil de gaps, (iv) volume de pedestres, (v) volume de veículos, (vi) velocidade de veículos, (vii) largura da via, (viii) largura da travessia e, (ix) tempo de espera pelo verde no semáforo. Os resultados demonstraram que as características particulares de cada local têm influência nas conformidades de travessia. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que as variáveis relacionadas às características locais de geometria e condições de entorno das travessias exercem maior influência sobre a conformidade de travessia espacial. Por outro lado, a modelagem indicou que as características do regime do tráfego são os aspectos mais importantes na determinação da conformidade de travessia temporal.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Neste trabalho, derivamos equações de recorrência que descrevem a dinâmica exata de uma rede neural não-monótona, em camadas, através de uma análise sinal ruído. Para poder avaliar o seu estado dinâmico, definimos a semelhança do estado da rede com alguma configuração específica desta como medida de interesse. Vamos nos referir a estas configurações por "padrões" e a esta medida de interesse por "overlap". Obtivemos as equações dinâmicas na recuperação de um padrão e na recuperação simultânea de dois padrões. Esta arquitetura apresenta conexões apenas entre camadas adjacentes no sentido entrada-saída e padrões descorrelacionados entre as camadas. Assim, a propagação de um sinal nesta rede se dá ao passar por uma seqüência de padrões pré-definidos, de camada para camada. Nesta dinâmica, os pontos fixos correspondem a um valor estacionário do overlap desta seqüência de padrões e não do overlap estacionário de um padrão específico. Nós constatamos, na recuperação de um padrão à temperatura zero, que o modelo não-monótono é capaz de armazenar um conjunto maior de informação que o modelo monótono. Encontramos, além da presença das soluções de ponto fixo, a de atratores cíclicos e caóticos, que foram identificados e expostos graficamente.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2017. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-25T21:44:05Z No. of bitstreams: 1 2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-29T16:40:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-29T16:40:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5) Previous issue date: 2018-06-25 / Durante a vida útil as estruturas sofrem solicitações, desgastes, deteriorações e outros processos que podem causar fissuração, de forma a comprometer seu funcionamento, ou, até mesmo, ser a causa de seu colapso estrutural. Somado a esses fatores, o crescente número de estruturas muito esbeltas, consequentemente mais susceptíveis a vibrações excessivas, bem como a preocupação com o desempenho e a degradação de estruturas antigas, têm impulsionado o estudo e o desenvolvimento de novas técnicas capazes de realizar um acompanhamento contínuo da saúde da estrutura. Neste sentido, ferramentas com a capacidade de captar e interpretar confiável e rapidamente as respostas de estruturas de médio e grande porte, sobretudo aquelas baseadas nas propriedades dinâmicas, tornam-se essenciais para complementar um sistema de monitoramento da saúde estrutural. Nos últimos anos, parte da comunidade científica vem adotando a detecção de danos como um problema de reconhecimento de padrões, no qual uma classificação é realizada em função de parâmetros afetados por uma mudança nas propriedades físicas de um sistema. Nesta perspectiva, pode-se citar a existência de ferramentas que, ao serem trabalhadas em conjunto com as propriedades dinâmicas, tornam-se métodos eficientes na detecção de danos, como é o caso das Redes Neurais Artificiais (RNAs) e foco deste trabalho. Foram estudados três tipos de rede (Backpropagation, a Learning Vector Quantization (LVQ) e a Self Organizing Maps (SOM)), aplicadas aos casos de dois tipos de estruturas. A primeira, mais simples e em menor escala foi uma viga produzida em laboratório. Já o segundo caso estudado foi o da Ponte do Infante Dom Henrique, em Portugal. Em ambas as aplicações foram variados alguns parâmetros dos algoritmos para verificar a robustez da ferramenta e os resultados foram bastante animadores, resultando em forte tendência de integrar as RNAs a sistemas de monitoramento de estruturas, inclusive de grande porte. / During useful life, structures suffer from stress, wear, deterioration and other processes that can cause cracking, so as to compromise their functioning or even cause structural collapse. Added to these factors, the growing number of very slender structures, consequently more susceptible to excessive vibrations, as well as the concern with the performance and the degradation of old structures, have driven the study and the development of new techniques capable of continuous structure health monitoring. In this sense, tools with the ability to capture and interpret reliably and quickly the responses of medium and large structures, especially those based on dynamic properties, are essential to complement a structural health monitoring system. In recent years, part of the scientific community has been adopting damage detection as a pattern recognition problem in which a classification is performed according to parameters affected by a change in the physical properties of a system. In this perspective, it can be mentioned the existence of tools that when worked in conjunction with the dynamic properties become efficient methods in the detection of damages, as is the case of Artificial Neural Networks (ANNs) and focus of this work. Three types of network (Backpropagation, Learning Vector Quantization (LVQ) and Self Organizing Maps (SOM) were studied, applied to cases of two types of structures. The first, simpler and in smaller scale was a beam produced in the laboratory. The second case studied was the Bridge of the Infante Dom Henrique in Portugal. In both applications, some parameters of the algorithms were varied to verify the robustness of the tool and the results were quite encouraging, resulting in a strong tendency to integrate ANNs to structures monitoring systems, even large ones.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-07Bitstream added on 2014-06-13T18:51:55Z : No. of bitstreams: 1 assis_sc_me_guara.pdf: 1352384 bytes, checksum: 82532e5fd71ac4103ee475d8432b8f1f (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Um abordagem analítica para a propagação de atitude de satélites estabilizados por rotação em órbita circular é apresentada, incluindo o torque magnético residual (torque devido ao momento magnético ao longo do eixo de rotação do satélite). O modelo de quadripolo é utilizado para descrever o campo geomagnético. O método da média é aplicado para determinar o torque ao longo de um período orbital. Observa-se que Torque Magnético Residual Médio não possui componente ao longo do eixo de rotação, de modo que não afeta o módulo da velocidade de rotação do satélite. Para um período orbital uma solução analítica é apresentada. Esta solução mostra que o torque residual contribui para a deriva e precessão do eixo de rotação. Simulações são realizadas com os dados dos Satélites de Coleta de Dados Brasileiros (SCD1 e SCD2). / An analytical approach for the attitude motion of spin stabilized artificial satellite in circular orbit is presented, including residual torque. The quadripolo model is used to described the geomagnetic field. The averaged residual torque is computed for one orbital period. It is observed that the residual magnetic torque does not have a component along the spin axis. The inclusion of this torque on the rotational motion differential equations of spin stabilized spacecraft's yields the conditions to derive an analytical solution. The solution shows that residual torque does not affect the spin velocity magnitude, contributing only for the precession and the drift of the spin axis of the spacecraft. Applications are shown for the spin stabilized Brazilian satellites SCD1 and SCD2.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002Bitstream added on 2014-06-13T20:51:43Z : No. of bitstreams: 1 santos_n_me_guara.pdf: 418632 bytes, checksum: 4f860ab8b61150a88cbfa52adf66369f (MD5) / Aplicações recentes de satélites artificiais, principalmente aquelas com finalidades geodinâmicas e altimétricas, requerem órbitas determinadas com bastante precisão. Em particular as marés terrestres alteram o geopotencial, causando perturbações adicionais no movimento do satélite. Tais perturbações, apesar de pequenas, têm sido detectadas. O presente trabalho trata de perturbações de órbitas de satélites artificiais devidas às marés terrestres. Ênfase é dada aos termos seculares e de longo período. O potencial foi desenvolvido em termos dos elementos orbitais e substituídos nas equações planetárias de Lagrange. Soluções analíticas estão apresentadas para casos particulares considerando os números de Love constantes. Um programa foi elaborado, e colocado a disposição do usuário, permitindo calcular, para um dado satélite, a amplitude e o período dos termos perturbadores mais significativos. / Recent applications of artificial satellites, mainly those of geodynamics and altimetric purposes, requires high precise orbit determination. Particularly, Earth tides change the geopotencial causing additional perturbation in the satellite orbital motion. Inspite of being very small such perturbations, has been detected. The present work concerns about orbit perturbations of artificial satellites due do terrestrial tides. Treatment of secular and long period terms is emphasized. The potencial was developed in terms of the orbital elements and substituted in the Lagrange equations. Analytical solutions are presented for particular cases considering the Love’s number as constant. A computer enabling to compute, for a given satellite, the amplitude and period of the more significant disturbing terms, was constructed and it is, at the disposal for users.

Submitted by JOSÉ AUGUSTO RODRIGUES MASSABKI null (gutomassabki@hotmail.com) on 2018-03-08T14:58:18Z No. of bitstreams: 1 MASSABKI_JAR_DISSERTAÇÃO.pdf: 7122424 bytes, checksum: c08644632b83238ac437413218505331 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Marlene Zaniboni null (zaniboni@bauru.unesp.br) on 2018-03-09T16:07:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 massabki_jar_me_bauru.pdf: 7023665 bytes, checksum: fcbeb68c217f697d59d1fb24a1c507b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-09T16:07:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 massabki_jar_me_bauru.pdf: 7023665 bytes, checksum: fcbeb68c217f697d59d1fb24a1c507b9 (MD5) Previous issue date: 2018-02-01 / O objetivo deste trabalho foi analisar os impactos da resolução espacial na modelagem da expansão urbana da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) por meio de autômatos celulares (CA, do inglês: Cellular Automata) combinados com redes neurais artificiais. Para tanto, foram utilizados dados do perímetro urbanizado referentes aos períodos de 1881, 1905, 1929, 1949, 1974 e 2005 para a construção de uma série de modelos espaciais. Uma estrutura de células regulares (grid) foi concebida para se representar a área de estudo, cuja resolução espacial se baseou em células de 1.000 por 1.000 metros, 800 por 800 metros e 600 por 600 metros. Os modelos também levaram em consideração a combinação de variáveis representando o estado inicial da célula (urbana ou não urbana), o número de células vizinhas classificadas como urbanas e o número de células vizinhas classificadas como não urbanas. Os resultados mostraram que a variação da resolução espacial não proporcionou impacto significativo no desempenho das modelagens desenvolvidas, visto que os desempenhos obtidos a partir das diferentes estruturas e tamanhos de grid foram bastante similares. Há os destaques para o Grid de 1000 por 1000 metros, baseado no estado e no número de vizinhos urbanos, com 90,09% de acertos global; para o Grid de 800 por 800 metros, baseado no estado, no número de vizinhos urbanos e no número de vizinhos não urbanos, com 90,25% de acertos global; e finalmente, para o Grid de 600 por 600 metros, baseado no estado e no número de vizinhos urbanos, com 90,14% de acertos global. Na sequência, uma previsão de ocupação do território para 2030 foi avaliada para esses modelos em destaque, observando-se tanto padrões de expansão urbana orientados por infraestruturas, como processos de ocupação urbana em áreas impróprias. Em síntese, esse estudo demonstrou que um aparente aumento na resolução espacial do grid não produz efeitos positivos em relação a um aumento no desempenho dos modelos espaciais desenvolvidos neste trabalho. Dessa forma, o Grid de 1000 por 1000 metros pode servir como ferramenta nos processos de planejamento urbano conforme a metodologia empregada. Cabe ressaltar ainda que esse grid acaba tornando o processamento computacional mais leve, em função da menor quantidade de dados envolvidos. / The objective of this work was to analyze the impacts of the spatial resolution related to the urban expansion modeling of the Metropolitan Region of São Paulo (MRSP) by means of Cellular Automata (CA) combined with Artificial Neural Networks. Data regarding the urbanized perimeter in the periods of 1881, 1905, 1929, 1949, 1974 and 2005 were used for the construction of a series of spatial models. A grid of regular cells was conceived to represent the study area, whose spatial resolution was based on cells of 1,000 by 1,000 meters, 800 by 800 meters and 600 by 600 meters. The models also took into account the combination of variables representing the initial state of the cell (urban or non-urban), the number of neighboring cells classified as urban, and the number of neighboring cells classified as non-urban. The results showed that the variation on the spatial resolution did not result in a significant impact on the performance of the developed models, since they were quite similar across the different structures and grid sizes explored. There were some highlights, for example, the Grid of 1000 by 1000 meters, based on the state of the cell and the number of urban neighbors, with 90.09% of global correct predictions; the Grid of 800 by 800 meters, based on the state of the cell, the number of urban neighbors and the number of non-urban neighbors, with 90.25% of global correct predictions; and finally, the Grid of 600 by 600 meters, based on the state of the cell and number of urban neighbors, with 90.14% of global correct predictions. In the sequence, a forecast of the territorial occupation was simulated for year 2030 considering those highlighted models. The results showed some patterns of urban expansion oriented by infrastructures, as well as processes of urban occupation in inappropriate areas. In sum, this study demonstrated that an apparent increase in the spatial resolution of the grid does not produce positive effects in relation to an increase in the performance of the spatial models developed in this work. Therefore, the Grid of 1000 by 1000 meters can serve as a tool for urban planning processes according to the methodology used. It should also be noted that this grid ends up making the computational processing lighter, due to the smaller amount of data involved.