Aplicação de redes neurais nos resíduos de deslocamentos horizontais de blocos da barragem principal da Usina Hidrelétrica de Itaipu

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bertrand, Victor Udo Obrist
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/75373
Resumo: Orientador: Prof, Dr, Anselmo Chaves Neto
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spelling Bertrand, Victor Udo ObristCorrea, Jairo Marlon, 1982-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaChaves Neto, Anselmo, 1945-2022-04-28T18:06:11Z2022-04-28T18:06:11Z2018https://hdl.handle.net/1884/75373Orientador: Prof, Dr, Anselmo Chaves NetoCoorientador: Prof, Dr, Jairo Marlon CorrêaMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia e o Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Métodos Numéricos em Engenharia.Inclui referênciasResumo: Este trabalho propõe a aplicação da metodologia de Redes Neurais Recorrentes nos resíduos de quatro Séries Temporais de dados dos Deslocamentos Horizontais dos Blocos da Barragem Principal da Usina Hidrelétrica de Itaipu, Esses resíduos resultaram da modelagem da série por meio da metodologia Box & Jenkins, Dessa modelagem obteve-se uma parte linear e depois aplicada a Rede Neural Recorrente chamada Long Short-Term Memory (LSTM) aos resíduos da série (parte não linear), A partir de então, foram gerados valores não lineares que combinados com a parte linear, constituem os valores de previsões, Foi feito um comparativo da previsão da série com a metodologia Box & Jenkins com o modelo misto. Os resultados mostram que o modelo misto apresenta melhores resultados em três das quatro Séries Temporais estudadas, com redução do erro de até 40%Abstract: This work proposes the application of the Recurrent Neural Networks Methodology in the residuals of a Temporal Series of data of the Horizontal Displacements of the Blocks of the Main Dam of the Raipu Hydroelectric Power Plant, These residues resulted from the modeling of the series by the Box & Jenkins methodology, From this model, a linear part was obtained and then a Recurrent Neural Network called Long Short-Term Memory (LSTM) was applied to the residuals of the series (non-linear part). Since then, nonlinear values have been generated that, combined with the linear part, are the prediction values, A comparison of the prediction of the series with the Box & Jenkins methodology with the mixed model was made. The results show th at the mixed model presents better results in three of the four Time Series studied, with a reduction of the error up to 40%,1 recurso online : PDF.application/pdfAplicação de redes neurais nos resíduos de deslocamentos horizontais de blocos da barragem principal da Usina Hidrelétrica de Itaipuinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - VICTOR UDO OBRIST BERTRAND.pdfapplication/pdf4567760https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/75373/1/R%20-%20E%20-%20VICTOR%20UDO%20OBRIST%20BERTRAND.pdf8bd6ca51105cf0153c7ce65baa1678e1MD51open access1884/753732022-04-28 15:06:11.928open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/75373Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-04-28T18:06:11Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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