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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39416
metadata.dc.type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Title: | Aplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de sistema de bombeio |
metadata.dc.creator: | Freitas, Vinicius José Macedo de |
metadata.dc.contributor.advisor1: | Schnitman, Leizer |
metadata.dc.contributor.advisor2: | Reges Júnior, Galdir Damasceno |
metadata.dc.description.resumo: | Este trabalho aborda a aplicação de sensoreamento virtual data-driven para a predição da vazão de um sistema de bombeio. O objetivo principal é medir o erro da predição da vazão e comparar o desempenho entre diferentes modelos de aprendizado de máquina. A metodologia empregada envolveu o uso das bibliotecas sklearn e Tensorflow em Python para a construção e análise de modelos, bem como o tratamento dos dados. Os passos utilizados na metodologia foram: definição dos regressores, definição dos modelos utilizados e preparação dos dados (normalização e separação dos dados em treino e teste). Os modelos utilizados foram: regressão linear, floresta aleatória, vetores de suporte e redes neurais. Os resultados revelaram que a regressão linear apresentou os maiores erros, enquanto as redes neurais tiveram o melhor resultado. Os resultados evidenciaram a flexibilidade e robustez das redes neurais para tratamento de dados, em comparação com a simplicidade da regressão linear. |
Keywords: | Sensor Virtual Aprendizado de Máquina Bombeamento Centrífugo Submerso |
metadata.dc.subject.cnpq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA |
metadata.dc.language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal da Bahia |
metadata.dc.publisher.initials: | UFBA |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
metadata.dc.rights: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39416 |
Issue Date: | 15-Dec-2023 |
Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia Química (Escola Politécnica) |
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