Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T22:07:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Queiroz_LeonardoMendoncaOliveirade_D.pdf: 3480667 bytes, checksum: 8aad553487af6ac62325d7f0f0893d60 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho estuda a estimação de perdas técnicas na distribuição de energia elétrica e apresenta uma análise para a definição dos níveis adequados dessas perdas. Ambas as abordagens são focadas na regulação. É apresentada uma metodologia de estimação das perdas técnicas de energia baseada no valor médio e na variância dos pontos da curva de carga. Essa metodologia pode ser aplicada alternativamente aos métodos baseados na perda de potência máxima, que inserem imprecisões desnecessárias para a estimativa das perdas de energia. Foram desenvolvidos modelos de regressão para a estimação das perdas técnicas em redes de distribuição de média e baixa tensão, objetivando utilizar o mínimo de informações possíveis para uma precisão adequada. Uma metodologia de geração de redes foi desenvolvida para o estudo desses modelos, de forma a disponibilizar redes com características semelhantes às redes reais. Também são propostos aprimoramentos na estimativa das perdas em transformadores e ramais de ligação. Adicionalmente, é apresentada uma análise dos níveis adequados de perdas técnicas na distribuição, utilizando-se técnicas de engenharia e benchmarking. As propostas deste trabalho sugerem aprimoramentos na regulação das perdas técnicas, tornando o método de estimação das perdas mais preciso e introduzindo a análise de eficiência das distribuidoras. / Abstract: This work studies technical losses estimation in power distribution systems and analyses the adequacy of the losses. Both approaches are carried in a regulatory perspective. It is presented a methodology to estimate energy losses from the mean and the variance of the load curve points. This methodology can be applied in substitution of methods based on maximum power losses, which inserts unnecessary inaccuracy to the procedure. Regression models were developed to estimate technical losses in medium and low voltage distribution networks, aiming to require less information as possible to meet an appropriate accuracy. A methodology of networks generation was developed to make available networks with characteristics similar to the ones presented by real networks. Improvements in transformers and service conductors losses estimation were also proposed. Engineering and benchmarking techniques were applied to analyze technical losses adequacy. The proposals presented in this work may improve technical losses regulation, making the estimation of losses more accurate and introducing efficiency analysis of power distribution companies. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-10-13T13:49:58Z No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-10-22T12:56:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-22T12:56:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) Previous issue date: 2008-02-29 / O objetivo principal desta dissertação é estimar um modelo para a previsão mensal do consumo de energia elétrica no Brasil. Foi utilizada na construção do modelo uma estratégia bottom-up, ou seja, inicialmente, com o uso da metodologia Box & Jenkins, estimou-se um modelo simples auto-projetivo que pudesse fornecer informações sobre o comportamento da série em questão. Num segundo momento, estimou-se um modelo de regressão dinâmica, onde se procurou relacionar o consumo de energia elétrica no país com outras possíveis variáveis causais. Nesta dissertação também é feito um estudo sobre a evolução do setor elétrico no Brasil, enfatizando-se as reformas ocorridas em meados dos anos 1990, o que deu origem ao chamado “novíssimo” modelo institucional do setor elétrico brasileiro. Com a metodologia Box & Jenkins, foi encontrado um modelo SARIMA (0,1,0) x (1,0,0)12 e o modelo de regressão dinâmica indicou que o consumo de energia elétrica no Brasil está relacionado, dentre outros fatores, ao nível de atividade econômica do país. Por fim, foram feitos testes dentro e fora da amostra, com o objetivo de comparar os modelos obtidos, e projeções de consumo para os meses do ano de 2008. / The main point of this dissertation is to find a monthly forecasting model to the Brazilian of electric energy consumption. The methodology consists of the construction of a model using a buttom-up strategy. In other words, it was first adjusted a Box & Jenkins model; i.e., a simple univariate model that could give information about the behavior of the series. Then, a dynamic regression model was fitted which relates brazilian electric energy consumption to all possible explanatory variable. In this dissertation, it was also carried out a study of the Brazilian electricity sector evolution, emphasizing the changes occurred in the nineties, that originated the so called “brand new” institutional model of the Brazilian electricity sector. By mean of the Box & Jenkins method, a SARIMA model (0,1,0) X (1,0,0)12 was found, and the dynamic regression model shows that the consumption of electricity in Brazil is related, among others factors, to the level of the economic activities in the country. Finally, tests in and out of sample were made, with the objective of comparing the obtained models, and the monthly forecasts for the 2008 months were produced by the selected model.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-01-12T11:44:53Z No. of bitstreams: 1 douglasdeoliveiramatosbraga.pdf: 1221207 bytes, checksum: 2e8c8b8de9aa188f87fe5670354d478c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-01-23T13:56:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 douglasdeoliveiramatosbraga.pdf: 1221207 bytes, checksum: 2e8c8b8de9aa188f87fe5670354d478c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-23T13:56:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 douglasdeoliveiramatosbraga.pdf: 1221207 bytes, checksum: 2e8c8b8de9aa188f87fe5670354d478c (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / O planejamento energético é base para as tomadas de decisões nas companhias de energia elétrica e, para isto, depende fortemente da disponibilidade de previsões acuradas para as cargas. Devido á inviabilidade de armazenamentos em larga-escala e o custo elevado de compras de energia a curto prazo, além da possibilidade de multas e sanções de órgãos governamentais, previsões em curto prazo são importantes para a otimização da alocação de recursos e da geração de energia. Neste trabalho utilizamos nove métodos univariados de séries temporais para a previsão de cargas a curto prazo, com horizontes de 1 a 24 horas a frente. Buscando melhorar a acurácia das previsões, propomos um método de combinação de previsões através de Regressão Simbólica, que combina de forma não-linear as previsões obtidas pelos nove métodos de séries temporais utilizados. Diferente de outros métodos não-lineares de regressão, a Regressão Simbólica não precisa de uma especificação previa da forma funcional. O método proposto é aplicado em uma série real da cidade do Rio de Janeiro (RJ), que contém cargas horárias de 104 semanas dos anos de 1996 e 1997. Comparamos, através de critérios indicados na literatura, os resultados obtidos pelo método proposto com os resultados obtidos por métodos tradicionais de combinação de previsões e ao resultado de simulações de redes neurais artificiais aplicados ao mesmo conjunto de dados. O método proposto obteve melhores resultados, que indicam que a não-linearidade pode ser aspecto importante para combinação de previsões no problema de previsão de carga a curto prazo / Decision-making in energy companies relies heavily on the availability of accurate load forecasts. Because storing electricity on a large scale is not viable, the cost of short-term energy purchasing is high, and there are government fines and sanctions for failing to supply energy on demand, short-term load forecasts are important for the optimization of resource allocation and energy production. In this work we used nine univariate time series methods for short-term load forecasts, with forecast horizons ranging from 1 to 24 hours ahead. In order to improve the accuracy of forecasts, we propose a method of combining forecasts through Symbolic Regression, which combines in a non-linear way the forecasts obtained by the nine methods of the time series used. Unlike other non-linear regression methods, Symbolic Regression does not need a previous specification of the function structure. We applied the proposed method to a real time series of the city of Rio de Janeiro (RJ), which contains data on hourly loads of 104 weeks in the years 1996 and 1997. We compare, through the criteria indicated in the literature, the results obtained by the proposed method with the results obtained by traditional methods of forecasts combination and the result obtained by artificial neural networks applied to the same dataset. The method has yielded better results, indicating that non-linearity may be important in combining predictions in short term load forecasts.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-01-21T18:47:40Z No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-01-21T18:47:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-21T18:47:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-06-28 / Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been successfully applied in the quantitative determination of the main constituents of beef but it has been presenting inconsistent results in determining characteristics relating to tenderness. In addition, the various aspects related to data processing (mathematical pre-treatments, spectral bands, sample presentation, regression method), should be constantly evaluated, since they affect the prediction cap acity of NIRS. In this context, the present study was developed to determine which spectral data-processing methods make it possible, using the PLS regression method, to obtain robust calibration models that determine the chemical composition and tenderness characteristics of beef. The accuracy of the models was determined by external validation, which has been little used in previously published studies. To develop the calibration models, three spectra were collected from each sample of the Longissimus dorsi muscle of 25 mixed-breed castrated dairy calves, divided into five treatments (five repetitions in each) based on supplying diets containing millet and including babassu mesocarp bran at proportions of 0; 12; 24; 36 and 48% in the dry matter of the total diet, comprising 75 spectra. For the external validation set, samples were used from five mixedbreed castrated dairy calves fed on a diet based on maize and soybean, totalling 15 spectra. To determine the chemical composition (fat content, protein, ash content and moisture) and the tenderness properties (water holding capacity – WHC -, total and soluble collagen, shear force, FMI and pH), 135 calibration models were developed with mathematical pre-treatments available on VISION software, version 3.1, using PLS regression, from which 37 (27.41% of the total) presented coefficients of determination considered good or excellent in their predictive capacity. The pre-treatment with “first derivatives” made it possible to develop more robust models for the chemical composition properties, except for RMF, in which “Savitzky-Golay” and “second derivatives” were more efficient, obtaining R 2 and RPD values above those available in the literature. For determining the tenderness properties in beef, the models develope d with “first and second derivatives” pre-treatments, in isolation or with “Savitzky -Golay” or “multiplicative scatter correction” smoothing methods, presented the highest values of RPD, demonstrating that themselves are efficient chemometric tools for obtaining robust calibration models. Models were obtained with limited predictive capacity only in the determination of total fats and total collagen quantification. This was probably due to the low variability presented in the samples used a nd to the low sensitivity of NIRS for total collagen. It was concluded that NIRS can be used to replace conventional methods, being a fast and precise technique, as well as allowing simultaneous analysis of beef quality characteristics. / A espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) tem sido aplicada com êxito na determinação quantitativa dos principais constituintes da carne bovina, mas tem apresentado resultados inconsistentes na determinação das características relacionadas à maciez. Além disso, os diferentes aspectos relacionados ao processamento dos dados (pré-tratamentos matemáticos, faixas espectrais, apresentação das amostras, método de regressão), devem ser avaliados constantemente, já que afetam a capacidade de predição do NIRS. Assim sendo, o presente estudo foi desenvolvido para determinar quais métodos de processamento de dados espectrais possibilitam, com o método de regressão PLS, a obtenção de modelos de calibração robustos para a determinação d a composição química e das características de maciez da carne bovina, sendo a acurácia dos modelos determinada por validação externa. Para o desenvolvimento dos modelos de calibração, foram coletados três espectros de cada amostra do músculo Longissimus dorsi de 25 novilhos mestiços leiteiros castrados, divididos em cinco tratamentos, cinco repetições em cada, com base no fornecimento de dietas contendo milheto e inclusão de farelo do mesocarpo do babaçu nas proporções de 0; 12; 24; 36 e 48% na matéria seca da dieta total, totalizando 75 espectros. Para o conjunto de validação externa, foram utilizadas amostras de cinco novilhos mestiços leiteiros castrados submetidos à dieta à base de milho e soja, totalizando 15 espectros. Para a determinação da composição química (lipídios totais, proteína, resíduo mineral fixo e umidade ) e de propriedades de maciez (capacidade de retenção de água, colágeno total e solúvel, força de cisalhamento, IFM e pH), foram desenvolvidos 135 modelos de calibração com os pré-tratamentos matemáticos disponíveis no software VISION, versão 3.1, utilizando a regressão PLS, dos quais 37 (27,41% do total) apresentaram valores de coeficientes de determinação considerados como boa ou excelente capacidade preditiva. O pré-tratamento com “primeira derivada” possibilitou o desenvolvimento de modelos mais robustos para as propriedades de composição química, exceto para RMF, em que “Savitzky-Golay” e “segunda derivada” foram mais eficientes, obtendo valores de R 2 e RPD superiores aos disponíveis na literatura. Para a determinação das propriedades de maciez em carne bovina, os modelos desenvolvidos com os pré-tratamentos com “primeira e segunda derivadas”, isoladamente ou com a utilização dos métodos de suavização “Savitzky-Golay” ou “correção multiplicativa de sinal”, apresentaram os maiores valores de RPD, demonstrando ser ferramentas quimiométricas eficientes para a obtenção de modelos de calibração robustos. Foram obtidos modelos com capacidade preditiva limitada apenas para a determinação de lipídios totais e quantificação do colágeno total, provavelmente, devido à baixa variabilidade apresentada nas amostras utilizadas e à baixa sensibilidade do NIRS para o colágeno total. Conclui-se, que a espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo pode s er utilizada em substituição aos métodos convencionais, por ser uma técnica rápida, precisa, sensível e que permite a análise simultânea das características de qualidade da carne bovina.

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-05-12T19:22:49Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Horwald Alexander Bedoya Llano - 2015.PDF: 1452271 bytes, checksum: 8c74931380412669cdce1f30153c9558 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-05-13T11:44:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Horwald Alexander Bedoya Llano - 2015.PDF: 1452271 bytes, checksum: 8c74931380412669cdce1f30153c9558 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-13T11:44:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Horwald Alexander Bedoya Llano - 2015.PDF: 1452271 bytes, checksum: 8c74931380412669cdce1f30153c9558 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Bovine neosporosis is a parasitic disease distributed worldwide, that causes large economic losses due to abortions, low milk production, neonatal mortality and repeated estrus. Because of the limited information from Colombia’s studies, we aimed to identify the risk factors associated with this infection and to determine its seroprevalence for Antioquia's east region, which is the largest milk producer state of the country. We collected 1,038 blood samples from Holstein, Jersey and crossbred cows from 31 farms in five municipal districts. An epidemiologic questionnaire was applied to the owner of each farm. For the determination of seropositivity we employed indirect ELISA and for titration of positive samples we used the indirect immunofluorescence assay test (cutoff ≥ 1:200). The soropositivity for N. caninum was estimated to be 28.32% (294/1038). All properties had at least one positive animal with frequencies of seropositivity ranging from 5.5% to 50%. Analysis of risk factors was performed by Chi-square test (X²) and multiple logistic regression. The presence of dogs, history of abortion, breed, age, replacement cattle purchase outside the farm, gestation, repetition of estrus, type of milking and the presence of chickens on farms showed significant association with seropositive animals by Chi-square test (X²=P<0.25) and were selected for a final multivariable logistic regression model where the history of abortion (OR = 5.33, p <0.001), age (OR = 1.7, p = 0.038), replacement cattle purchase outside the farm (OR = 1.54 p = 0.008) and manual milking (OR = 1.69, p = 0.0029) were identified as risk factors. These findings record the first report of seroprevalence and risk factors for the region and allow us to conclude that N. caninum is widely distributed in the evaluated properties and significantly associated with these factors. / A neosporose bovina é uma enfermidade parasitária de ampla distribuição mundial, causa de grandes perdas econômicas por abortos, baixa produção de leite, mortalidade neonatal e repetições de serviços. Devido a pouca informação que se tem na Colômbia, objetivou-se identificar os fatores de risco associados à infecção e determinar a sua soroprevalência para a microrregião do leste de Antioquia, que é o Estado de maior produção leiteira do país. Coletaram-se 1.038 amostras de sangue de fêmeas bovinas das raças Holandesa, Jersey e mestiça provenientes de 31 fazendas em cinco municípios. Um questionário epidemiológico foi aplicado ao proprietário de cada fazenda. Para a determinação do soropositividade foi empregado o teste de ELISA indireto (Civtest®) e para titulação das amostras positivas foi empregado o teste de reação de imunofluorescência indireta (ponto de corte ≥ 1:200). A ocorrência total de anticorpos anti-N. caninum foi de 28,32% (294/1038). Cem por cento das propriedades apresentaram ao menos um animal positivo com frequências de soropositividade variando entre 5,5% a 50%. A análise dos fatores de risco foi realizada pelo teste de Quiquadrado (X²) e regressão logística múltipla. A presença de cães, histórico de abortos, raça, idade, compra de animais para reposição, período de gestação, repetição de cios, tipo de ordenha e presença de aves nas fazendas demonstraram associação significativa com animais soropositivos pelo teste Qui-quadrado (X²=P<0,25) e foram selecionadas para um modelo final de regressão logística multivariável onde o histórico de abortos (OR=5,33;p<0,001), idade (OR=1,7;p=0,038), compra de animais para reposição (OR=1,54;p=0,008) e ordenha manual (OR=1,699; p=0,0029) foram identificados como fatores de risco. Esses achados registram o primeiro relato de fatores do risco e soroprevalência para a região e permitem concluir que N. caninum está amplamente distribuído nas propriedades avaliadas e significativamente associado a esses fatores.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-09-06T18:11:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-15T15:34:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T15:34:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Regression testing for database applications can be a computationally costly task as it often deals with databases with large volumes of data and complex SQL statements (for example, nested queries, set comparisons, use of functions and operators). In this context, some works only select a subset of the database for testing purposes, that is, select data to create a test database and thus improve test efficiency. But usually, the selection of test data is also a complex optimization problem. Thus, this work proposes a method of selecting test data for regression testing on SQL statements based on mutation analysis, called MutShrink. The goal is to minimize the cost of testing by reducing the size of the database while maintaining the same effectiveness as the original database. MutShrink consists of using the result of the generated mutants to evaluate the database and select tuples using filters in these results, selecting reduced sets of test data. Experiments were performed using a benchmark with complex SQLs and database with large data volume. We compared our proposal with the QAShrink tool and the results revealed that MutShrink overcame the QAShrink tool in 92.85 % of cases when evaluated by the Mutation Score metric and 57.14 % of cases when evaluated by the metric Full Predicate Coverage. / O teste de regressão para aplicações de banco de dados pode ser uma tarefa computacionalmente custosa, pois frequentemente lida com bancos de dados com grandes volumes de dados e instruções SQL com estruturas complexas (por exemplo, consultas aninhadas, comparação de conjuntos, uso de funções e operadores). Neste contexto, alguns trabalhos realizam seleção apenas de um subconjunto do banco de dados para fins de teste, ou seja, selecionam dados para criar um banco de dados de teste e assim, melhorar a eficiência do teste. Mas, normalmente, a seleção de dados de teste também é um problema complexo de otimização. Assim, este trabalho propõe um método de seleção de dados de teste para teste de regressão em instruções SQLs baseado em análise de mutação, chamado MutShrink. O objetivo é minimizar o custo do teste reduzindo o tamanho do banco de dados, mantendo a eficácia semelhante ao banco original. O MutShrink consiste em utilizar o resultado dos mutantes gerados para avaliar o banco de dados e selecionar tuplas a partir de filtros nestes resultados, selecionando conjuntos reduzidos de dados de teste. Foram realizados experimentos usando um benchmark com SQLs de estruturas complexas e banco de dados com grande volume de dados. Comparamos nossa proposta com a ferramenta QAShrink e os resultados revelaram que o MutShrink superou a ferramenta QAShrink em 92,85% dos casos quando avaliada pela métrica Escore de Mutação e em 57,14% dos casos quando avaliada pela métrica Full Predicate Coverage.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-10-02T16:50:28Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Wellington Vieira Ferreira - 2017.pdf: 6954589 bytes, checksum: 5abbfbaabae1b612e006f3f6cb213cf1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Rejected by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com), reason: Não estamos usando a expressão "Profissional" na citação Errado: FERREIRA, Wellington Vieira. Regressão linear simples aplicado na física experimental do ensino médio. 2017. 92 f. Dissertação ( Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional) - Universidade Federal de Goiás, Jataí, 2017. Certo: FERREIRA, Wellington Vieira. Regressão linear simples aplicado na física experimental do ensino médio. 2017. 92 f. Dissertação ( Mestrado em Matemática em Rede Nacional) - Universidade Federal de Goiás, Jataí, 2017. on 2017-10-03T13:18:55Z (GMT) / Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-10-03T16:07:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao - Wellington Vieira Ferreira - 2017.pdf: 6954589 bytes, checksum: 5abbfbaabae1b612e006f3f6cb213cf1 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-10-04T12:05:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao - Wellington Vieira Ferreira - 2017.pdf: 6954589 bytes, checksum: 5abbfbaabae1b612e006f3f6cb213cf1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-04T12:05:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao - Wellington Vieira Ferreira - 2017.pdf: 6954589 bytes, checksum: 5abbfbaabae1b612e006f3f6cb213cf1 (MD5) Previous issue date: 2017-09-05 / In this work we approached an interdisciplinary proposal between mathematics and physics, from the mathematical modeling of some basic physics experiments, using the Least Square Method and QtiPlot software. / Neste trabalho abordamos uma proposta interdisciplinar entre a Matemática e a Física, a partir da modelagem matemática de alguns experimentos de física básica, utilizando o Método dos Mínimos Quadrados e o software QtiPlot.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-05-31T17:56:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rhelcris Salvino de Sousa -2017.pdf: 12280322 bytes, checksum: 2985f69ec9d4b79ed4266baba761bd15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-06-01T11:00:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rhelcris Salvino de Sousa -2017.pdf: 12280322 bytes, checksum: 2985f69ec9d4b79ed4266baba761bd15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T11:00:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rhelcris Salvino de Sousa -2017.pdf: 12280322 bytes, checksum: 2985f69ec9d4b79ed4266baba761bd15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Machine learning problems usually involve a large number of features or variables. In this context, feature selection algorithms have the challenge of determining a reduced subset from the original set. The main difficulty in this task is the high number of solutions available in the search space. In this context, genetic algorithm is one of the most used techniques in this type of problem due to its implicit parallelism in the exploration of the search space of the problem considered. However, a binary type representation is usually used to encode the solutions. This work proposes an implementation solution that makes use of integer representation called intEA-MLR instead of binary. The integer representation optimizes the understanding of the data, as the features to be selected are represented by integer values, reducing the size of the chromosome used in the search process. The intEA-MLR in this context is presented as an alternative way of solving high dimensional problems in regression problems. As a case study, three different sets of data are used concerning problems involving determination of properties of interest in samples of 1) Grain Wheat, 2) Medicine tablets and 3) petroleum. Such sets were used in competitions held at the International Diffuse Reflectance Conference (IDRC) (http://cnirs.clubexpress.com/content.aspx?page_id=22&club_ id=409746&module_id=190211), in the years 2008, 2012 and 2014, respectively. The results showed that the proposed solution was able to improve the obtained solutions when compared to the classical implementation that makes use of binary coding, with both more accurate prediction models and with reduced number of features. IntEA-MLR also outperformed the competition winners, reaching 91.17% better than the competition winner for the petroleum data set. In addition, the results also indicated that the computation time required by the intEA-MLR is relatively smaller as more features are available. / Problemas de aprendizado de máquina geralmente envolvem um grande número de características ou variáveis. Nesse contexto, algoritmos de seleção de características tem como desafio determinar um subconjunto reduzido a partir do conjunto original. A principal dificuldade nesta tarefa é o elevado número de soluções disponíveis no espaço de busca. Nesse contexto, algoritmo genético é uma das técnicas mais utilizadas nesse tipo de problema em razão de seu paralelismo implícito na exploração do espaço de busca do problema considerado. Entretanto, geralmente utiliza-se uma representação do tipo biná- ria para codificar as soluções. Neste trabalho é proposto uma solução de implementação que faz uso de representação inteira denominada intEA-MLR em detrimento da binária. A representação inteira otimiza o entendimento dos dados, na medida em que as características a serem selecionadas são determinadas por valores inteiros reduzindo o tamanho do cromossomo utilizado no processo de busca. O intEA-MLR nesse contexto, se apresenta como uma forma alternativa de resolução de problemas de alta dimensionalidade em problemas de regressão. Como estudo de caso, utiliza-se três diferentes conjuntos de dados referente a problemas envolvendo determinação de propriedades de interesse em amostra de 1) Grãos de Trigo, 2) Comprimidos de remédio e 3) Petróleo. Tais conjuntos foram utilizados nas competições realizadas no International Diffuse Reflectance Conference (IDRC) (http://cnirs.clubexpress.com/content.aspx?page_id=22&club_ id=409746&module_id=190211), nos anos de 2008, 2012 e 2014, respectivamente. Os resultados mostraram que a solução proposta foi capaz de aprimorar as soluções obtidas quando comparadas com a implementação clássica que faz uso da codificação binária, tanto com modelos de predição mais acurados quanto com número reduzido de características. intEA-MLR também obteve resultados superiores aos dos vencedores das competições, chegando a obter soluções 91,17% melhores do que o vencedor da competição para o conjunto de dados de petróleo. Adicionalmente, os resultados também indicaram que o tempo de computação requerido pelo intEA-MLR é relativamente menor a medida em que um número maior de características estão disponíveis.

O presente estudo teve por objetivo estudar os efeitos da interação genótipo x ambiente sobre as características peso à desmama, peso ao sobreano e ganho de peso da desmama ao sobreano em bovinos da raça Nelore. Foram analisados 58.032 registros de peso à desmama ajustados para 205 dias (PD), 46.032 registros de peso ao sobreano ajustados para 550 dias (PS) e 45.844 registros de ganho de peso da desmama ao sobreano ajustados para 345 dias (GP), originários de três rebanhos distintos. Os dados foram submetidos a dois métodos de análises: no primeiro, processaram-se análises unicaracterísticas para os rebanhos individuais e para o conjunto formado pelos três rebanhos, e análises tri-características para os dados de cada rebanho, em que as mesmas características foram consideradas como variáveis distintas. Foi utilizado o programa GIBBS2F90, sob abordagem bayesiana. As estimativas dadas pelas médias dos coeficientes de herdabilidade para PD, PS e GP variaram de 0,09 a 0,24, 0,24 a 0,44 e 0,09 a 0,31, respectivamente. Nesta mesma ordem, as correlações genéticas das mesmas características nos diferentes ambientes variaram de 0,88 a 0,93, 0,85 a 0,98 e 0,75 a 0,97. As correlações entre as DEPs dos touros nos ambientes variaram de 0,97 a 0,99, 0,69 a 0,95 e 0,77 a 0,98 para PD, PS e GP, respectivamente. No segundo método, utilizou-se um modelo de regressão aleatória para descrever alterações nos valores genéticos dos animais em função do gradiente ambiental, formado pelos grupos contemporâneos. As análises foram feitas pelo programa INTERGEN, também sob enfoque bayesiano. As estimativas dos coeficientes de herdabilidade para PD, PS e GP variaram de 0,06 a 0,44, 0,19 a 0,63 e 0,20 a 0,40, respectivamente. As correlações genéticas entre intercepto e inclinação das normas de reação foram de 0,75, para PD, 0,76 para PS e 0,34 para GP. As correlações entre os valores genéticos dos touros nos ambientes variaram de -0,38 a 0,99, 0,79 a 1,00 e 0,68 a 0,99 para PD, PS e GP, respectivamente. Os resultados de ambos os métodos apontaram efeito da interação genótipo x ambiente sobre as características nos rebanhos incluídos neste estudo, especialmente sobre a classificação dos touros. / The objective of the present study was to evaluate the genotype by environment interaction effect on weaning weight, post-weaning weight and post-weaning weight gain in Nellore cattle. It were analyzed 58,032 records of weaning weight adjusted for 205 days (PD), 46,032 records of post-weaning weight adjusted for 550 days (PS) and 45,844 records of post-weaning weight gain adjusted for 345 days (GP), originated from three distinct herds. Those data were analyzed applying two different methods: in the first proceeding, the data set of the three herds separately and the data set composed by all herds in one was submitted to single-trait analysis, while a three-trait analysis considered the same trait as a distinct variables in different herds. The variance components were estimated by GIBBS2F90, under bayesian inference. The estimates given by the means of heritability coefficients for PD, PS and GP ranged from 0.09 to 0.24, 0.24 to 0.44 and 0.09 to 0.31, respectively. In the same sequence, the genetic correlation among the same traits in different environments varied from 0.88 to 0.93, 0.85 to 0.98 and 0.75 to 0.97. The correlation between sire\'s EPDs in the environments ranged from 0.97 to 0.99, 0.69 a 0.95 and 0.77 to 0.98 for PD, PS and GP, respectively. In the second method, a random regression model was performed in order to describe changes in breeding values as a function of the gradient environment, arranged by contemporary groups. The analyses were performed by INTERGEN, also under bayesian inference. The estimates of heritability coefficients for PD, PS and GP ranged 0.06 to 0.44, 0.19 to 0.63 and 0.20 to 0.40, respectively. The genetic correlation between level and slope of reaction norms were 0.75 for PD, 0.76 for PS and 0.34 for GP. The correlation between sire\'s breeding values in the environments ranged from - 0.38 to 0.99, 0.79 to 1.00 and 0.68 to 0.99 for PD, PS and GP, respectively. The results of both methods shown effect of genotype by environment interaction over the traits in herds included in this study, especially over the ranking of sires.

Dados de tempo de falha são caracterizados pela presença de censuras, que são observações que não foram acompanhadas até a ocorrência de um evento de interesse. Para estudar o comportamento de dados com essa natureza, distribuições de probabilidade são utilizadas. Além disso, é comum se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas aos tempos de falha. Dessa forma, o objetivo geral do presente trabalho é propor duas novas distribuições utilizando a função geradora de distribuições gama, no contexto de modelos de regressão em análise de sobrevivência. Essa função possui um parâmetro de forma que permite criar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos. Assim, a distribuição Weibull e a distribuição log-logística foram modificadas, dando origem a duas novas distribuições de probabilidade, denominadas de gama-Weibull e gama-log-logística, respectivamente. Consequentemente, os modelos de regressão locação-escala, de longa-duração e com efeito aleatório foram estudados, considerando as novas distribuições de probabilidade. Para cada um dos modelos propostos, foi utilizado o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros e algumas medidas de diagnóstico de influência global e local foram calculadas para encontrar possíveis pontos influentes. No entanto, os resíduos foram propostos apenas para os modelos locação-escala para dados com censura à direita e para dados com censura intervalar, bem um estudo de simulação para verificar a distribuição empírica dos resíduos. Outra questão explorada é a introdução dos modelos: gama-Weibull inflacionado de zeros e gama-log-logística inflacionado de zeros, para analisar dados de produção de óleo de copaíba. Por fim, diferentes conjunto de dados foram utilizados para ilustrar a aplicação de cada um dos modelos propostos. / Failure time data are characterized by the presence of censoring, which are observations that were not followed up until the occurrence of an event of interest. To study the behavior of the data of that nature, probability distributions are used. Furthermore, it is common to have one or more explanatory variables associated to failure times. Thus, the goal of this work is given to the generating of gamma distributions function in the context of regression models in survival analysis. This function has a shape parameter that allows create parametric families of distributions that are flexible to capture a wide variety of symmetrical and asymmetrical behaviors. Therefore, through the generating of gamma distributions function, the Weibull distribution and log-logistic distribution were modified to give two new probability distributions: gamma-Weibull and gammalog-logistic. Additionally, location-scale regression models, long-term models and models with random effects were also studied, considering the new distributions. For each of the proposed models, we used the maximum likelihood method to estimate the parameters and some diagnostic measures of global and local influence were calculated for possible influential points. However, residuals have been proposed for data with right censoring and interval-censored data and a simulation study to verify the empirical distribution of the residuals. Another issue explored is the introduction of models: gamma-Weibull inflated zeros and gamma-log-logistic inflated zeros, to analyze production data copaiba oil. Finally, different data set are used to illustrate the application of each of the models.