Pub Date : 2021-07-05DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12065
Felipe Nedopetalski, J. C. J. De Freitas
A cada dia uma quantidade enorme de dados é gerada de sistemas gerenciados por informações. Geralmente esta informação é armazenada em banco de dados ou event logs. Mineração de processos pode utilizar esta informação para prover conhecimento útil para empresas. O objetivo deste trabalho é produzir event logs de diferentes cenários de simulação e analisá-los utilizando mineração de processos. Estes cenários tentam simular atividades contidianas em um ambiente de escritório. Um exemplo é o cenário de recurso fuzzy que tenta simular a incerteza inerente em atividades realizas por humanos. Para alcançar este objetivo algumas ferramentas open-source foram utilizadas. CPN Tools foi utilizada para construir e simular a Workflow net baseada na rede “Handle Complaint Process” e gerar os event logs durante as simulações. ProM foi utilizado para aplicar os algoritmos de process discovery e conformance checking nos event logs gerados. O algoritmo utilizado foi o Inductive Visual Miner. A comparação entre os cenários mostrou uma diferença significativa entre os tempos de execução devido ao propósito de cada cenário. Com este tipo de simulação de cenários, donos de negócios podem realizar simulações de possíveis cenários de sua empresa e estimar melhores deadlines para seus clientes.
{"title":"Event logs gerados da simulação de diferentes cenários e analisados com mineração de processos.","authors":"Felipe Nedopetalski, J. C. J. De Freitas","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12065","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12065","url":null,"abstract":"A cada dia uma quantidade enorme de dados é gerada de sistemas gerenciados por informações. Geralmente esta informação é armazenada em banco de dados ou event logs. Mineração de processos pode utilizar esta informação para prover conhecimento útil para empresas. O objetivo deste trabalho é produzir event logs de diferentes cenários de simulação e analisá-los utilizando mineração de processos. Estes cenários tentam simular atividades contidianas em um ambiente de escritório. Um exemplo é o cenário de recurso fuzzy que tenta simular a incerteza inerente em atividades realizas por humanos. Para alcançar este objetivo algumas ferramentas open-source foram utilizadas. CPN Tools foi utilizada para construir e simular a Workflow net baseada na rede “Handle Complaint Process” e gerar os event logs durante as simulações. ProM foi utilizado para aplicar os algoritmos de process discovery e conformance checking nos event logs gerados. O algoritmo utilizado foi o Inductive Visual Miner. A comparação entre os cenários mostrou uma diferença significativa entre os tempos de execução devido ao propósito de cada cenário. Com este tipo de simulação de cenários, donos de negócios podem realizar simulações de possíveis cenários de sua empresa e estimar melhores deadlines para seus clientes.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47902206","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-07-05DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12067
Flávio Mineiro do Amaral Filho, S. G. Bandeira, Symone Gomes Soares Alcalá, T. M. D. A. Barbosa
Previsões de séries temporais auxiliam a tomada de decisão em diversas áreas como marketing, economia e indústria, sendo que a principal finalidade é estimar o comportamento futuro de uma sequência de observações. Nesse sentido, conjuntos de modelos (ensembles) híbridos, que combinam modelos de aprendizado de máquina e estatísticos, têm se mostrado eficientes para prever séries temporais. Entretanto, a correta seleção dos modelos e da combinação em um ensemble é importante para assegurar o desempenho do sistema. Assim, este trabalho propõe e compara diferentes abordagens de ensembles híbridos para melhorar a previsão de séries temporais. São propostos um conjunto de modelos de previsão e diferentes estratégias de combinação para lidar com séries temporais de diferentes padrões. A primeira abordagem de ensembles combina um conjunto de modelos com acurácia utilizando quatro estratégias de combinação. Já a segunda abordagem ensemble seleciona automaticamente modelos e a combinação utilizando meta-heurísticas. As abordagens são comparadas utilizando um novo conjunto de dados de uma empresa de distribuição de cosméticos e um conjunto de dados público. Os resultados demonstram que os ensembles propostos são eficientes para diminuir o erro de previsão.
{"title":"Um estudo comparativo de ensembles híbridos para aplicações de previsão de séries temporais","authors":"Flávio Mineiro do Amaral Filho, S. G. Bandeira, Symone Gomes Soares Alcalá, T. M. D. A. Barbosa","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12067","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12067","url":null,"abstract":"Previsões de séries temporais auxiliam a tomada de decisão em diversas áreas como marketing, economia e indústria, sendo que a principal finalidade é estimar o comportamento futuro de uma sequência de observações. Nesse sentido, conjuntos de modelos (ensembles) híbridos, que combinam modelos de aprendizado de máquina e estatísticos, têm se mostrado eficientes para prever séries temporais. Entretanto, a correta seleção dos modelos e da combinação em um ensemble é importante para assegurar o desempenho do sistema. Assim, este trabalho propõe e compara diferentes abordagens de ensembles híbridos para melhorar a previsão de séries temporais. São propostos um conjunto de modelos de previsão e diferentes estratégias de combinação para lidar com séries temporais de diferentes padrões. A primeira abordagem de ensembles combina um conjunto de modelos com acurácia utilizando quatro estratégias de combinação. Já a segunda abordagem ensemble seleciona automaticamente modelos e a combinação utilizando meta-heurísticas. As abordagens são comparadas utilizando um novo conjunto de dados de uma empresa de distribuição de cosméticos e um conjunto de dados público. Os resultados demonstram que os ensembles propostos são eficientes para diminuir o erro de previsão. ","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47872192","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-07-04DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12493
W. Maruyama, L. Digiampietri
As Redes Sociais Online desempenham um papel importante na sociedade moderna, são um modelo e um reflexo das redes sociais do mundo real. Com as informações disponíveis na Plataforma Lattes é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam, por exemplo, uma parceria na produção de uma publicação. A tarefa de predição de relacionamentos (ou links) para identificar possíveis colaboradores é uma tarefa complexa que pode favorecer a comunicação entre os usuários. O objetivo deste trabalho é propor a utilização da técnica de agrupamento e a inclusão de novos atributos que usam informações de comunidade para melhorar a previsão relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas.
{"title":"Combinando agrupamento e classificação para a predição de coautorias na Plataforma Lattes","authors":"W. Maruyama, L. Digiampietri","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12493","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12493","url":null,"abstract":"As Redes Sociais Online desempenham um papel importante na sociedade moderna, são um modelo e um reflexo das redes sociais do mundo real. Com as informações disponíveis na Plataforma Lattes é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam, por exemplo, uma parceria na produção de uma publicação. A tarefa de predição de relacionamentos (ou links) para identificar possíveis colaboradores é uma tarefa complexa que pode favorecer a comunicação entre os usuários. O objetivo deste trabalho é propor a utilização da técnica de agrupamento e a inclusão de novos atributos que usam informações de comunidade para melhorar a previsão relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70731248","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12715
Tatiane Weimann, Racquel Knust Domingues, A. Molter
A implementação de métodos de controle de vibrações é cada vez mais necessária quando se trata da utilização de estruturas leves e flexíveis nos projetos mecânicos. O surgimento de vibrações em estruturas, mediante movimento, sempre merece a atenção dos projetistas, pois as mesmas, podem ser indesejadas quando afetam a vida útil da estrutura ou danificam o seu entorno. Com isso, este trabalho propõe o uso de dois tipos de controle numa viga engastada em um dos lados. A primeira técnica aplicada foi a de buracos prescritos, que é um tipo de controle passivo, onde é feita a retirada de material da estrutura de forma que ela fique com buracos. A vibração, quando entra neste buraco, fica presa em seu interior, não refletindo a onda para o restante da viga. A segunda técnica aplicada foi a implementação de um Regulador Quadrático Linear (LQR) para operar um atuador piezoelétrico. A formulação e modelagem da estrutura foi feita com base no Método dos Elementos Finitos (MEF), sendo utilizado para a discretização do domínio da estrutura. As vibrações foram analisadas por meio de análise modal. Foram feitas comparações da amplitude de vibração para o primeiro e segundo modos, considerando um, dois e três buracos prescritos na viga. Foram realizadas simulações computacionais para mostrar a eficiência das técnicas de controle propostas. Os resultados destas simulações são apresentados e discutidos.
{"title":"Controle de vibrações em vigas usando buracos prescritos e atuadores piezoelétricos","authors":"Tatiane Weimann, Racquel Knust Domingues, A. Molter","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12715","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12715","url":null,"abstract":"A implementação de métodos de controle de vibrações é cada vez mais necessária quando se trata da utilização de estruturas leves e flexíveis nos projetos mecânicos. O surgimento de vibrações em estruturas, mediante movimento, sempre merece a atenção dos projetistas, pois as mesmas, podem ser indesejadas quando afetam a vida útil da estrutura ou danificam o seu entorno. Com isso, este trabalho propõe o uso de dois tipos de controle numa viga engastada em um dos lados. A primeira técnica aplicada foi a de buracos prescritos, que é um tipo de controle passivo, onde é feita a retirada de material da estrutura de forma que ela fique com buracos. A vibração, quando entra neste buraco, fica presa em seu interior, não refletindo a onda para o restante da viga. A segunda técnica aplicada foi a implementação de um Regulador Quadrático Linear (LQR) para operar um atuador piezoelétrico. A formulação e modelagem da estrutura foi feita com base no Método dos Elementos Finitos (MEF), sendo utilizado para a discretização do domínio da estrutura. As vibrações foram analisadas por meio de análise modal. Foram feitas comparações da amplitude de vibração para o primeiro e segundo modos, considerando um, dois e três buracos prescritos na viga. Foram realizadas simulações computacionais para mostrar a eficiência das técnicas de controle propostas. Os resultados destas simulações são apresentados e discutidos.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70731302","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-28DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12348
S. Ferrigo, J. D. Silva
O LoraWAN é uma rede de longa distância com baixo consumo energético utilizada globalmente na comunicação da Internet das Coisas. Neste trabalho é avaliada a confiabilidade e o alcance da rede LoraWAN pública instalada na cidade de Caxias do Sul/RS, realizando testes em diferentes locais e com alterações no fator de espalhamento e no tamanho do payload. Como resultados obtidos, verificou-se que a localização e a variação do fator de espalhamento interferiram na taxa de recebimento de quadros, enquanto o tamanho do payload não impacta nesse percentual.
{"title":"Análise do comportamento da rede LoraWAN pública da cidade de Caxias do Sul/RS","authors":"S. Ferrigo, J. D. Silva","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12348","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12348","url":null,"abstract":"O LoraWAN é uma rede de longa distância com baixo consumo energético utilizada globalmente na comunicação da Internet das Coisas. Neste trabalho é avaliada a confiabilidade e o alcance da rede LoraWAN pública instalada na cidade de Caxias do Sul/RS, realizando testes em diferentes locais e com alterações no fator de espalhamento e no tamanho do payload. Como resultados obtidos, verificou-se que a localização e a variação do fator de espalhamento interferiram na taxa de recebimento de quadros, enquanto o tamanho do payload não impacta nesse percentual.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48150872","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-22DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12351
Yussef Parcianello, N. P. Kozievitch, K. Fonseca, M. Rosa
The Public Transportation System and its operation management require the processing of large amount of data (like bus routes, user data and bus schedules). In particular, origin-destination data serves to indicate citizens’ travel patterns, providing insights related to the dynamic of the urban space occupation. Given this scenario, this paper presents a prototype of origin-destination data visualization, maintaining the spatial and temporal context. The novelty relies on visualization through clustering of georreferenced data, allowing the analysis of different regions of interests (neighborhood, regionals or mathematical regions using K-means algorithm). We demonstrate the prototype through several scenarios, and interviews done to local citizens.Challenges related to meaningful presentation of results are discussed under the perspective of visualization and analytics.
{"title":"Origin-Destination Data: a prototype and related scenarios","authors":"Yussef Parcianello, N. P. Kozievitch, K. Fonseca, M. Rosa","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12351","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12351","url":null,"abstract":"The Public Transportation System and its operation management require the processing of large amount of data (like bus routes, user data and bus schedules). In particular, origin-destination data serves to indicate citizens’ travel patterns, providing insights related to the dynamic of the urban space occupation. Given this scenario, this paper presents a prototype of origin-destination data visualization, maintaining the spatial and temporal context. The novelty relies on visualization through clustering of georreferenced data, allowing the analysis of different regions of interests (neighborhood, regionals or mathematical regions using K-means algorithm). We demonstrate the prototype through several scenarios, and interviews done to local citizens.Challenges related to meaningful presentation of results are discussed under the perspective of visualization and analytics.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-06-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70731175","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-15DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12466
Augusto Carvalho Soares, Danilo César Pereira
A possibilidade de que haja veículos que trafeguem sem a necessidade de um condutor, isto é, veículos autônomos, é um vislumbre da ficção científica que nos últimos anos vem ganhando notoriedade por grandes fabricantes e pesquisadores. É imperativa a necessidade de desenvolvimento de sistemas que possam dotar veículos autônomos de capacidade para a identificação antecipada de colisão com precisão e segurança, sendo um importante tópico arduamente explorado por diversas áreas, entre as quais destacam-se a visão computacional e a inteligência artificial pelo vasto potencial que ambas têm apresentado quando combinadas. Partindo dessa necessidade, este trabalho teve por objetivo empregar técnicas de visão computacional e inteligência artificial para o processamento e classificação de imagens extraídas de clipes curtos contidos em vídeos gravados, obtendo assim uma classificação binária de uma dada situação que identifica a ocorrência ou não de um acidente. Foram avaliadas duas arquiteturas de redes neurais convolucionais: AlexNet e ResNet-50, para a rotulação dos momentos em um conjunto de 19 vídeos, totalizando 201 clips e 18.064 imagens analisadas em 30 épocas na fase de treinamento. A eficácia dos modelos foi avaliada considerando as medidas F_1 score e Precision. Os resultados foram apurados em duas condições distintas: sem melhoramentos aplicados às imagens e com melhoramentos como a equalização de histograma. Os resultados foram: AlexNet F_1 score médio de 91,5% contra 89,5% da ResNet-50 para o primeiro caso e AlexNet F_1 score médio de 88% contra 91,5% da ResNet-50 para o segundo.
{"title":"Aplicação de classificador binário por RNC na detecção de acidentes de trânsito","authors":"Augusto Carvalho Soares, Danilo César Pereira","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12466","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12466","url":null,"abstract":"A possibilidade de que haja veículos que trafeguem sem a necessidade de um condutor, isto é, veículos autônomos, é um vislumbre da ficção científica que nos últimos anos vem ganhando notoriedade por grandes fabricantes e pesquisadores. É imperativa a necessidade de desenvolvimento de sistemas que possam dotar veículos autônomos de capacidade para a identificação antecipada de colisão com precisão e segurança, sendo um importante tópico arduamente explorado por diversas áreas, entre as quais destacam-se a visão computacional e a inteligência artificial pelo vasto potencial que ambas têm apresentado quando combinadas. Partindo dessa necessidade, este trabalho teve por objetivo empregar técnicas de visão computacional e inteligência artificial para o processamento e classificação de imagens extraídas de clipes curtos contidos em vídeos gravados, obtendo assim uma classificação binária de uma dada situação que identifica a ocorrência ou não de um acidente. Foram avaliadas duas arquiteturas de redes neurais convolucionais: AlexNet e ResNet-50, para a rotulação dos momentos em um conjunto de 19 vídeos, totalizando 201 clips e 18.064 imagens analisadas em 30 épocas na fase de treinamento. A eficácia dos modelos foi avaliada considerando as medidas F_1 score e Precision. Os resultados foram apurados em duas condições distintas: sem melhoramentos aplicados às imagens e com melhoramentos como a equalização de histograma. Os resultados foram: AlexNet F_1 score médio de 91,5% contra 89,5% da ResNet-50 para o primeiro caso e AlexNet F_1 score médio de 88% contra 91,5% da ResNet-50 para o segundo.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70731240","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-05-18DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12584
Cristina Zaniol, Cássio Pazinatto, Ana Paula Sturbelle Schiller, Jean Carlo Pech De Moraes
A inflação é um aumento generalizados dos preços em uma economia. Pequenas taxas de inflação são naturais; entretanto, a incerteza causada pela volatilidade da inflação dificulta o delineamento de políticas monetárias. No Brasil, adota-se o IPCA como meta de inflação; entretanto, o uso de núcleos de inflação como meta possibilitaria o delineamento de políticas monetárias menos rígidas e menos suscetíveis à choques externos. Neste trabalho, propõe-se a construção de núcleos de inflação baseados em wavelets, uma vez que em contextos inflacionários apresentam melhor desempenho na análise da tendência quando comparados com núcleos de inflação usuais. Para a previsão, adotam-se técnicas de inteligência artificial, como as redes neurais. O uso de redes neurais possibilita lidar com problemas altamente complexos, os quais nem sempre podem ser descritos por modelos analíticos. Delimitam-se as estimativas prováveis das previsões futuras através de intervalos de confiança. Dentre as principais conclusões do trabalho, salienta-se que os núcleos de inflação baseados em wavelets possuem menores intervalos de confiança, além de apresentarem menores erros na construção da rede neural. Verifica-se, ainda, que as previsões geradas pelos núcleos de inflação são suavizações da inflação, permitindo identificar a tendência da inflação para um horizonte de até doze meses.
{"title":"Previsão de inflação com o uso de Inteligência Artificial","authors":"Cristina Zaniol, Cássio Pazinatto, Ana Paula Sturbelle Schiller, Jean Carlo Pech De Moraes","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12584","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12584","url":null,"abstract":"A inflação é um aumento generalizados dos preços em uma economia. Pequenas taxas de inflação são naturais; entretanto, a incerteza causada pela volatilidade da inflação dificulta o delineamento de políticas monetárias. No Brasil, adota-se o IPCA como meta de inflação; entretanto, o uso de núcleos de inflação como meta possibilitaria o delineamento de políticas monetárias menos rígidas e menos suscetíveis à choques externos. Neste trabalho, propõe-se a construção de núcleos de inflação baseados em wavelets, uma vez que em contextos inflacionários apresentam melhor desempenho na análise da tendência quando comparados com núcleos de inflação usuais. Para a previsão, adotam-se técnicas de inteligência artificial, como as redes neurais. O uso de redes neurais possibilita lidar com problemas altamente complexos, os quais nem sempre podem ser descritos por modelos analíticos. Delimitam-se as estimativas prováveis das previsões futuras através de intervalos de confiança. Dentre as principais conclusões do trabalho, salienta-se que os núcleos de inflação baseados em wavelets possuem menores intervalos de confiança, além de apresentarem menores erros na construção da rede neural. Verifica-se, ainda, que as previsões geradas pelos núcleos de inflação são suavizações da inflação, permitindo identificar a tendência da inflação para um horizonte de até doze meses.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-05-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70731294","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-05-18DOI: 10.5335/rbca.v13i2.12581
Naylene Fraccanabbia, V. Mariani
Fontes alternativas de energia estão se tornando cada vez mais frequentes, tendo como objetivo reduzir a poluição ambiental, além de serem ideais para superar a crise energética, logo, neste contexto, a energia solar se destaca por ser abundante. Devido ao alto nível de incerteza dos fatores que interferem diretamente na geração de energia solar, como temperatura e radiação solar, realizar previsões de energia solar com alta precisão é um desafio. Assim, o objetivo deste artigo é desenvolver um modelo de previsão por meio de séries temporais que possibilite prever a produção de energia solar, para 1, 3 e 6 passos à frente, enfatizando a potencialidade da rede neural, utilizando um banco de dados de uma usina fotovoltaica localizada no Uruguai. Para o desenvolvimento da proposta, técnicas de pré-processamento e os métodos de previsão regressão de vetores de suporte (Support Vector Regression, SVR), rede neural perceptron multicamadas com regularização bayesiana (Bayesian Regularized Neural Network, BRNN) e modelo linear generalizado (Generalized Linear Model, GLM) foram combinados. Por fim, tais combinações foram comparadas usando medidas de desempenho. Notou-se que a combinação da análise de componentes principais (Principal Components Analysis - PCA) e a Rede Neural Perceptron Multicamadas com Regularização Bayesiana obteve os melhores resultados, utilizando as três medidas de desempenho.
{"title":"Avaliando aprendizado de máquina na previsão de curto prazo de séries temporais de energia solar","authors":"Naylene Fraccanabbia, V. Mariani","doi":"10.5335/rbca.v13i2.12581","DOIUrl":"https://doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12581","url":null,"abstract":"Fontes alternativas de energia estão se tornando cada vez mais frequentes, tendo como objetivo reduzir a poluição ambiental, além de serem ideais para superar a crise energética, logo, neste contexto, a energia solar se destaca por ser abundante. Devido ao alto nível de incerteza dos fatores que interferem diretamente na geração de energia solar, como temperatura e radiação solar, realizar previsões de energia solar com alta precisão é um desafio. Assim, o objetivo deste artigo é desenvolver um modelo de previsão por meio de séries temporais que possibilite prever a produção de energia solar, para 1, 3 e 6 passos à frente, enfatizando a potencialidade da rede neural, utilizando um banco de dados de uma usina fotovoltaica localizada no Uruguai. Para o desenvolvimento da proposta, técnicas de pré-processamento e os métodos de previsão regressão de vetores de suporte (Support Vector Regression, SVR), rede neural perceptron multicamadas com regularização bayesiana (Bayesian Regularized Neural Network, BRNN) e modelo linear generalizado (Generalized Linear Model, GLM) foram combinados. Por fim, tais combinações foram comparadas usando medidas de desempenho. Notou-se que a combinação da análise de componentes principais (Principal Components Analysis - PCA) e a Rede Neural Perceptron Multicamadas com Regularização Bayesiana obteve os melhores resultados, utilizando as três medidas de desempenho.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2021-05-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47759044","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-05-18DOI: 10.5335/rbca.v13i2.10898
Mateus José Dos Santos, André Luiz Brun, Ronan Assumpção Silva
Na área de Reconhecimento de Padrões, um problema de classificação é dito complexo quando as observações de classes diferentes apresentam elevada semelhança. Ao reconhecer a estimativa de complexidade como um fator importante na obtenção de acurácia, a literatura propôs uma variedade de descritores de complexidade. Porém, não se sabe a sensibilidade desses descritores quanto a variação do tamanho dos conjuntos de treinamento. Neste trabalho, este comportamento foi analisado. Os descritores foram medidos em 20.800 subconjuntos criados a partir de: i) 26 problemas de classificação, ii) 2 geradores e iii) 4 tamanhos. Os resultados comprovaram que a sensibilidade dos descritores ao tamanho é uma realidade, sendo menos perceptíveis em F1, F2, L2, N4, L3, T1, D2 e D3. Já as métricas F3, F4, N1, N2 e N3 são mais influenciadas por variações no número de instâncias presentes no conjunto.
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