Setembro 2018 vol. 1 num. 5 - XXII Congresso Brasileiro de Engenharia Química

Oral - Open Access.

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DESENVOLVIMENTO DE MODELOS COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DO COMPORTAMENTO NÃO LINEAR DA DENSIDADE DO PROCESSO DE POLIMERIZAÇÃO

SILVA, A. M. M ; SANTOS, B. F ; , ;

Oral:

Este estudo tem por objetivo desenvolver modelos de redes neurais artificiais diretas e recursivas a partir de conjunto de dados experimentais de uma planta de polimerização de estireno capazes de predizer a densidade. Para isso foram utilizadas as redes feedfoward e Elman com uma e duas camadas intermediárias, alterando as funções de ativação entre logsig e tansig e suas combinações. Para a camada de saída foi utilizada a função linear purelin e os algoritmos de treinamento utilizado foram a partir de backpropagation. O desempenho dos modelos foi testado segundo critério erro (soma dos erros quadrados SSE) e coeficiente de correlação. Segundo as topologias testadas, os melhores modelos de RNAs apresentam duas camadas intermediárias com 15-10, o algoritmo de treinamento trainlm e função de ativação logsig, com R2 próximos e SSE baixos.

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Palavras-chave: DENSIDADE,

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DOI: 10.5151/cobeq2018-CO.122

Referências bibliográficas
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Como citar:

SILVA, A. M. M; SANTOS, B. F; , ; "DESENVOLVIMENTO DE MODELOS COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DO COMPORTAMENTO NÃO LINEAR DA DENSIDADE DO PROCESSO DE POLIMERIZAÇÃO", p. 4557-4560 . In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 2359-1757, DOI 10.5151/cobeq2018-CO.122

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