ALGORITMO CO-EVOLUTIVO PARA PARTICIONAMENTO DE DADOS E SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM PROBLEMA DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS (TEDE-PUC Goiás) |
Texto Completo: | http://localhost:8080/tede/handle/tede/2469 |
Resumo: | Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético co-evolutivo para a seleção de amostras a partir de um conjunto de dados e a seleção de variáveis a partir das amostras selecionadas no contexto da calibração multivariada. Cada amostra é dividida em conjunto de calibração para a confecção do modelo e conjunto de validação do modelo de calibração. O algoritmo seleciona amostras e variáveis com o objetivo de construir modelos de calibração. Os resultados mostram que os conjuntos de dados selecionados pelo algoritmo proposto produzem modelos com melhor capacidade preditiva do que os modelos relatados na literatura. |
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ALGORITMO CO-EVOLUTIVO PARA PARTICIONAMENTO DE DADOS E SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM PROBLEMA DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.Algoritmo genéticoco-evoluçãocalibração multivariadaseleção de amostrasseleção de variáveisGenetic Algorithmco-evolutionmultivariate calibrationselection of samplesselection of variablesCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOEsse trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético co-evolutivo para a seleção de amostras a partir de um conjunto de dados e a seleção de variáveis a partir das amostras selecionadas no contexto da calibração multivariada. Cada amostra é dividida em conjunto de calibração para a confecção do modelo e conjunto de validação do modelo de calibração. O algoritmo seleciona amostras e variáveis com o objetivo de construir modelos de calibração. Os resultados mostram que os conjuntos de dados selecionados pelo algoritmo proposto produzem modelos com melhor capacidade preditiva do que os modelos relatados na literatura.This paper presents the development of a co-evolutionary genetic algorithm for the selection of samples from a data set and the selection of variables from the samples selected in the context of multivariate calibration . Each sample is divided into the calibration set for the preparation of the model and validating the calibration set of model. The algorithm selects samples variables with the goal of building the calibration models. The results show that the data sets selected by the proposed algorithm models to produce better predictive ability of the models reported in the literature.Pontifícia Universidade Católica de GoiásEngenhariaBRPUC GoiásEngenharia de Produção e SistemasCoelho, Clarimar Joséhttp://lattes.cnpq.br/1350166605717268Delbem, Alexandre Cláudio Botazzohttp://lattes.cnpq.br/1201079310363734Machado, Ricardo Luizhttp://lattes.cnpq.br/5565450268864826Ramos, Jorcivan Silva2016-08-10T10:40:28Z2015-10-232015-07-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRAMOS, Jorcivan Silva. ALGORITMO CO-EVOLUTIVO PARA PARTICIONAMENTO DE DADOS E SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM PROBLEMA DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.. 2015. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Pontifícia Universidade Católica de Goiás, GOIÂNIA, 2015.http://localhost:8080/tede/handle/tede/2469porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS (TEDE-PUC Goiás)instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC-GO)instacron:PUC_GO2024-03-18T22:13:09Zoai:ambar:tede/2469Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucgoias.edu.br:8080/http://tede2.pucgoias.edu.br:8080/oai/requesttede@pucgoias.edu.br||tede@pucgoias.edu.bropendoar:65932024-03-18T22:13:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS (TEDE-PUC Goiás) - Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC-GO)false |
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