$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC |



Título: ALGORITMO GENÉTICO PARA SELEÇÃO DE VARIÁVEIS NA CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS EM PROCESSOS QUÍMICOS DE LARGA ESCALA
Autor: MARCOS VINICIUS PORTO DE SA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61398
Catalogação:  24/11/2022 Liberação: 24/11/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61398&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61398&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61398

Resumo:
Com o advento da indústria 4.0, observou-se um aumento expressivo na geração de informações alavancado por novas tecnologias de monitoramento. Algoritmos de Machine Learning são amplamente empregados nesse contexto para a inferência estatística, predição, detecção e diagnóstico de falhas. Entretanto, dados redundantes ou com baixo ganho de informação a respeito do processo que se deseja ter uma predição ou diagnóstico podem significar um custo computacional desnecessário, gerando modelos inadequados. Um grande desafio, portanto, é filtrar esses dados a fim de capturar apenas uma parcela que possua relevância significativa, com o objetivo de otimizar recursos investidos nos sistemas de monitoramento. Este projeto propõe um método de seleção de variáveis do tipo Wrapper baseado em Algoritmos Genéticos para obter um subconjunto suficiente de atributos de entrada para proporcionar uma acurácia satisfatória no treinamento e validação de modelos de classificação de falhas em processos químicos industriais. Foi empregado para a classificação de falhas e também para avaliar as soluções geradas pelo Algoritmos Genético, o Random Forrest, da classe dos algoritmos do tipo Ensemble. Este projeto utilizou como objeto de estudo o caso do Processo Tennessee Eastman. Os resultados foram considerados promissores, obtendo-se uma melhora na acurácia de 1,72% e com uma redução de aproximadamente 50% do número de variáveis em relação ao caso base sem seleção de variáveis.

Descrição Arquivo
NA ÍNTEGRA  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui