O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/5865 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Finkler, Tiago Fiorenzano |
| Contributors | Cardozo, Nilo Sérgio Medeiros |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.002 seconds