K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24597 |
Resumo: | Circular data are present in several areas of science and lack specific statistical methods for their treatment. The calculation of descriptive statistics for data of a linear nature, for example, does not result in adequate values or that has practical meaning for data in the circumference. Regarding regression models, the literature presents parametric regression models for circular data, which presupposes certain circular probability distributions for their adjustments. On the other hand, in the machine learning field, a supervised prediction approach for continuous data involves non-parametric regression models, which may not be suitable for situations where the variable of interest is circular. In this context, the main goal of the present work is to develop non-parametric predictive models for circular data, based on the concepts of machine learning, namely, the circular k nearest neighbors (CkNN). This methodology was employed in the development of machine learning algorithms for circular data and predictions of directional wind data in different automatic weather stations of several municipalities in the Rio Grande do Sul estate, Brazil, in addition to some municipalities in the states of Bahia and Santa Catarina. The quality of the chosen models was measured using a specific risk measure. |
id |
UFSM_b59467b904f12bead4aba31b99b634bd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufsm.br:1/24597 |
network_acronym_str |
UFSM |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM |
repository_id_str |
|
spelling |
2022-05-31T14:02:18Z2022-05-31T14:02:18Z2022-03-11http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24597Circular data are present in several areas of science and lack specific statistical methods for their treatment. The calculation of descriptive statistics for data of a linear nature, for example, does not result in adequate values or that has practical meaning for data in the circumference. Regarding regression models, the literature presents parametric regression models for circular data, which presupposes certain circular probability distributions for their adjustments. On the other hand, in the machine learning field, a supervised prediction approach for continuous data involves non-parametric regression models, which may not be suitable for situations where the variable of interest is circular. In this context, the main goal of the present work is to develop non-parametric predictive models for circular data, based on the concepts of machine learning, namely, the circular k nearest neighbors (CkNN). This methodology was employed in the development of machine learning algorithms for circular data and predictions of directional wind data in different automatic weather stations of several municipalities in the Rio Grande do Sul estate, Brazil, in addition to some municipalities in the states of Bahia and Santa Catarina. The quality of the chosen models was measured using a specific risk measure.Dados circulares estão presentes em várias áreas da ciência e carecem de métodos estatísticos específicos para seu tratamento. O cálculo de estatísticas descritivas para dados de natureza linear, por exemplo, não resulta em valores adequados ou que possuam significado prático para dados na circunferência. No âmbito de modelos de regressão, a literatura apresenta modelos de regressão paramétricos para dados circulares, os quais fazem suposições de determinadas distribuições de probabilidade circulares para seus ajustes. Por outro lado, na área de aprendizado de máquina, uma abordagem de predição supervisionada para dados contínuos envolve modelos de regressão não paramétricos, os quais podem não ser adequados para situações em que a variável de interesse é circular. Neste contexto, o presente trabalho objetivou desenvolver modelos preditivos não paramétricos para dados circulares baseados nos conceitos de aprendizagem de máquina, qual seja, o k vizinhos mais próximos circular (CkNN - circular k-nearest neighbors). Essa metodologia foi empregada no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina para dados circulares, na criação de modelos preditivos e na predição de dados direcionais de vento em diferentes estações automáticas meteorológicas de diversos municípios do estado do Rio Grande do Sul, além de um município da Bahia e outro de Santa Catarina. A qualidade dos modelos escolhidos foi mensurada por meio de uma medida de risco específica.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESporUniversidade Federal de Santa MariaCentro de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoUFSMBrasilEngenharia de ProduçãoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAprendizado de máquinaCkNNDados circularesDireção de ventokNNCircular dataMachine learningWind directionCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOK vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angularesCircular K nearest neighbors: a new proposal for angular data predictioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBayer, Fabio Marianohttp://lattes.cnpq.br/9904863693302949Prass, Taiane SchaedlerSilva, Augusto Maciel dahttp://lattes.cnpq.br/9747495223244947Facco, Maicon3008000000056006006006006004956805e-e316-42b3-9b13-89f0ccaf22ca311117df-3b23-48e4-8109-567fc1dd9050dcca6ea3-1d8a-432c-91ca-2f13ca00c25a4985d025-8b4e-4483-bde7-448d2a785d1breponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81956http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/3/license.txt2f0571ecee68693bd5cd3f17c1e075dfMD53ORIGINALDIS_PPGEP_2022_FACCO_MAICON.pdfDIS_PPGEP_2022_FACCO_MAICON.pdfDissertaçãoapplication/pdf5450513http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/1/DIS_PPGEP_2022_FACCO_MAICON.pdfa25aa35d97e93418b4f1559fe863a200MD511/245972022-05-31 11:02:19.047oai:repositorio.ufsm.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-05-31T14:02:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Circular K nearest neighbors: a new proposal for angular data prediction |
title |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
spellingShingle |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares Facco, Maicon Aprendizado de máquina CkNN Dados circulares Direção de vento kNN Circular data Machine learning Wind direction CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO |
title_short |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
title_full |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
title_fullStr |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
title_full_unstemmed |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
title_sort |
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares |
author |
Facco, Maicon |
author_facet |
Facco, Maicon |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Bayer, Fabio Mariano |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9904863693302949 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Prass, Taiane Schaedler |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Silva, Augusto Maciel da |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9747495223244947 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Facco, Maicon |
contributor_str_mv |
Bayer, Fabio Mariano Prass, Taiane Schaedler Silva, Augusto Maciel da |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Aprendizado de máquina CkNN Dados circulares Direção de vento kNN |
topic |
Aprendizado de máquina CkNN Dados circulares Direção de vento kNN Circular data Machine learning Wind direction CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Circular data Machine learning Wind direction |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO |
description |
Circular data are present in several areas of science and lack specific statistical methods for their treatment. The calculation of descriptive statistics for data of a linear nature, for example, does not result in adequate values or that has practical meaning for data in the circumference. Regarding regression models, the literature presents parametric regression models for circular data, which presupposes certain circular probability distributions for their adjustments. On the other hand, in the machine learning field, a supervised prediction approach for continuous data involves non-parametric regression models, which may not be suitable for situations where the variable of interest is circular. In this context, the main goal of the present work is to develop non-parametric predictive models for circular data, based on the concepts of machine learning, namely, the circular k nearest neighbors (CkNN). This methodology was employed in the development of machine learning algorithms for circular data and predictions of directional wind data in different automatic weather stations of several municipalities in the Rio Grande do Sul estate, Brazil, in addition to some municipalities in the states of Bahia and Santa Catarina. The quality of the chosen models was measured using a specific risk measure. |
publishDate |
2022 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2022-05-31T14:02:18Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2022-05-31T14:02:18Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-03-11 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24597 |
url |
http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24597 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.cnpq.fl_str_mv |
300800000005 |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 600 600 600 600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
4956805e-e316-42b3-9b13-89f0ccaf22ca 311117df-3b23-48e4-8109-567fc1dd9050 dcca6ea3-1d8a-432c-91ca-2f13ca00c25a 4985d025-8b4e-4483-bde7-448d2a785d1b |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Santa Maria Centro de Tecnologia |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSM |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Engenharia de Produção |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Santa Maria Centro de Tecnologia |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM instname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) instacron:UFSM |
instname_str |
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) |
instacron_str |
UFSM |
institution |
UFSM |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/2/license_rdf http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/3/license.txt http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/24597/1/DIS_PPGEP_2022_FACCO_MAICON.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 2f0571ecee68693bd5cd3f17c1e075df a25aa35d97e93418b4f1559fe863a200 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) |
repository.mail.fl_str_mv |
atendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com |
_version_ |
1801485102028423168 |