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Previous issue date: 2017-09-22 / The objective of this work is to compare a proposed algorithm based on the
RANdom SAmple Consensus (RANSAC) method for selection of samples, selection of
variables and simultaneous selection of samples and variables with the Sucessive
Projections Algorithm (SPA) from a chemical data set in the context of multivariate
calibration. The proposed method is based on the RANSAC method and Multiple
Linear Regression (MLR). The predictive capacity of the models is measured using the
Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP). The results allow to conclude that the
Successive Projection Algorithm improves the predictive capacity of Ransac. It is
concluded that the SPA positively influences the Ransac algorithm for selection of
samples, for selection of variables and also for simultaneous selection of samples and
variables. / O objetivo do trabalho é comparar um algoritmo proposto baseado no método
consenso de amostra aleatória (RANdom SAmple Consensus, RANSAC) para seleção
de amostras, seleção de variáveis e seleção simultânea de amostras e variáveis com o
algoritmo de projeções sucessivas (Sucessive Projections Algorithm, SPA) a partir de
conjuntos de dados químicos no contexto da calibração multivariada. O método
proposto é baseado no método RANSAC e regressão linear múltipla (Multiple Linear
Regression, MLR). A capacidade preditiva dos modelos é medida empregando o erro de
previsão da raiz quadrada do erro quadrático médio (Root Mean Square Error Of
Prediction, RMSEP). Os resultados permitem concluir que o Algoritmo das Projeções
Sucessivas melhora a capacidade preditiva do Ransac. Conclui-se que o SPA influi
positivamente no algoritmo Ransac para seleção de amostras, para seleção de variáveis
e também para seleção simultânea de amostras e variáveis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/3853 |
| Date | 22 September 2017 |
| Creators | Alves, André Luiz |
| Contributors | Coelho, Clarimar José, Soares, Anderson da Silva, Centeno, Carmen Cecilia |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, Brasil, Escola de Engenharia::Curso de Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1070195191083529415, 500, 500, 600, 1572319646979764410, 2551182063231974631 |
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