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

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IDENTIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS PARA TREINAMENTO DE MODELOS ESTOCÁSTICOS A PARTIR DE DADOS DE UMA UNIDADE INDUSTRIAL DE PRODUÇÃO DE ETANOL

PEREIRA, R. D. ; CRUZ, A. J. G. ; BADINO JR, A. C. ;

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O presente trabalho teve por objetivo a identificação de variáveis doprocesso industrial de produção de etanol para empregá-las como variáveis deentrada em modelos estocásticos para o cálculo da eficiência da fermentação.Utilizou-se o método de correlação cruzada empregando o software Matlab. A partirdos resultados concluiu-se que 9 dentre as 18 variáveis disponíveis no banco dedados, mostraram-se mais relevantes como informações de entrada. Essas variáveispodem ser usadas como entradas em modelos estocásticos, como por exemplo, redesneurais artificiais. 

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DOI: 10.5151/cobeq2018-PT.0669

Referências bibliográficas
  • [1] NELLES, O. Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models. Springer Science & Business Media, 2013. SOVANN, N.; NALLAGOWNDEN, P.; BAHARUDIN, Z. A method to determine the input variable for the neural network model of the electrical system. Intelligent and Advanced Systems (ICIAS), 2014 5th International Conference on. Anais. IEEE, 2014.
Como citar:

PEREIRA, R. D.; CRUZ, A. J. G.; BADINO JR, A. C.; "IDENTIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS PARA TREINAMENTO DE MODELOS ESTOCÁSTICOS A PARTIR DE DADOS DE UMA UNIDADE INDUSTRIAL DE PRODUÇÃO DE ETANOL", p. 2523-2526 . In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 2359-1757, DOI 10.5151/cobeq2018-PT.0669

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