REDUÇÃO DE VARIÁVEIS DE ENTRADA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS A PARTIR DE DADOS DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA MODELAGEM DE OXIGÊNIO DISSOLVIDO
AUTOR(ES)
Silva, Saulo Rodrigues e, Schimidt, Fernando
FONTE
Quím. Nova
DATA DE PUBLICAÇÃO
2016-04
RESUMO
The objective of this work is to demonstrate the efficient utilization of the Principal Components Analysis (PCA) as a method to pre-process the original multivariate data, that is rewrite in a new matrix with principal components sorted by it's accumulated variance. The Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithm is trained, using this pre-processed data set derived from the PCA method, representing 90.02% of accumulated variance of the original data, as input. The training goal is modeling Dissolved Oxygen using information of other physical and chemical parameters. The water samples used in the experiments are gathered from the Paraíba do Sul River in São Paulo State, Brazil. The smallest Mean Square Errors (MSE) is used to compare the results of the different architectures and choose the best. The utilization of this method allowed the reduction of more than 20% of the input data, which contributed directly for the shorting time and computational effort in the ANN training.
ASSUNTO(S)
principal components analysis artificial neural networks dissolved oxygen modeling
Documentos Relacionados
- Aplicação das tecnicas de redes neurais e de analise de componentes principais na modelagem de uma lagoa aerada da RIPASA S/A
- Sistema Híbrido de Inferência Baseado em Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural
- Modelagem chuva-vazão utilizando redes neurais artificiais
- PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E TÉCNICAS DE BALANCEAMENTO NA MODELAGEM DE DADOS AGRÍCOLAS: ESTUDO DA DOENÇA MOFO BRANCO
- Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélite