Sistemática para seleção de variáveis e determinação da condição ótima de operação em processos contínuos multivariados em múltiplos estágios - Loreto, Éverton Miguel da Silva (2014)
Esta tese apresenta uma sistemática para seleção de variáveis de processo e determinação da condição ótima de operação em processos contínuos multivariados e em múltiplos estágios. O método proposto é composto por seis etapas. Um pré-tratamento nos dados é realizado após a identificação das variáveis de processo e do estabelecimento dos estágios de produção, onde são descartadas observações com valores espúrios e dados remanescentes são padronizados. Em seguida, cada estágio é modelado através de uma regressão Partial Least Squares (PLS) que associa a variável dependente daquele estágio às variáveis independentes de todos os estágios anteriores. A posterior seleção de variáveis independentes apoia-se nos coeficientes da regressão PLS; a cada interação, a variável com menor coeficiente de regressão é removida e um novo modelo PLS é gerado. O erro de predição é então avaliado e uma nova eliminação é promovida até que o número de variáveis remanescentes seja igual ao número de variáveis latentes (condição limite para geração de novos modelos PLS). O conjunto com menor erro determina as variáveis de processo mais relevantes para cada modelo. O conjunto de modelos PLS constituído pelas variáveis selecionadas é então integrado a uma programação quadrática para definição das condições de operação que minimizem o desvio entre os valores preditos e nominais das variáveis de resposta. A sistemática proposta foi validada através de dois exemplos numéricos. O primeiro utilizou dados de uma empresa do setor avícola, enquanto que o segundo apoiou-se em dados simulados.