| dc.contributor | CEASB - Centro de Estudos Avançados de Segurança de Barragens; PTI - Parque Tecnológico Itaipu; Fundação Araucária; Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Medianeira; | pt-BR |
| dc.creator | ISABELLA BASILIO ROSSATO; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, Paraná, Brasil | |
| dc.creator | JAIRO MARLON CORREA; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, Paraná, Brasil | |
| dc.date | 2020-06-25 16:22:30 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-07T17:54:15Z | |
| dc.date.available | 2022-12-07T17:54:15Z | |
| dc.identifier | https://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2019/paper/view/4379 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5306184 | |
| dc.description | A barragem de contraforte da hidrelétrica é dividida por blocos que possuem medidores de temperatura e deformações, armazenados e ordenados em séries temporais. O presente trabalho tem por objetivo modelar os dados de temperatura do bloco D-38 através de redes neurais artificiais voltadas para a previsão de séries temporais. Para que isso seja realizado utilizou-se a linguagem de programação Python para construir a rede, gerar as simulações e os resultados gráficos. Devido ao fato de serem coletados manualmente os dados - permitindo erro de paralaxe - e também por não possuir padronização quanto à periodicidade de coleta dos dados, foi necessário o tratamento dos mesmos para facilitar sua manipulação. A estrutura de rede utilizada para a modelagem foi o Perceptron de múltiplas camadas, que possui camadas de neurônios ocultas em seu modelo. Dessa forma foi possível gerar as previsões dentro dos dados e comprovar a eficácia da rede ao processar as informações. | pt-BR |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | pt-BR |
| dc.rights | Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:<br /> <strong>a)</strong> Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licença Creative Commons-Attribution</a>, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>b)</strong> Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subsequente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>c)</strong> Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. | |
| dc.source | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | 0 |
| dc.subject | Programação; Computação; Engenharias; Tecnologia; | pt-BR |
| dc.subject | Redes Neurais (Computação). Análise de séries temporais. Simulação (computadores). Python (Linguagem de programação de computador). | pt-BR |
| dc.title | Aplicação de Redes Neurais Artificiais nos dados de temperatura da barragem de contraforte de uma hidroelétrica em funcionamento | 0 |
| dc.type | Documento avaliado pelos pares | pt-BR |
