Aperfeiçoamento de algoritmo genético para seleção de variáveis de entrada para rede neural para previsão de carga elétrica ativa de curto prazo
| Ano de defesa: | 2005 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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Florianópolis, SC
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102678 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
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Universidade Federal de Santa CatarinaBet, SabrinaWazlawick, Raul Sidnei2013-07-16T01:36:59Z2013-07-16T01:36:59Z20052005221624http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102678Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoEste trabalho faz parte do Projeto PCarga, que tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema previsor de carga elétrica ativa de curto prazo. O modelo, proposto por Oliveira (2004), visa a previsão de meia hora a frente em uma janela de uma semana, com a utilização de uma estrutura inteligente e adaptativa que se ajusta às características específicas de cada microrregião de consumo de energia elétrica e necessita de um baixo nível de intervenção humana. O modelo possui um modelador evolutivo que opera através de algoritmos genéticos e é responsável pela otimização do vetor das variáveis de entrada relevantes para a rede neural do sistema previsor. A pesquisa aqui apresentada envolve a otimização deste algoritmo genético na tentativa de reduzir o seu tempo de convergência. Para tanto, foi realizado um trabalho envolvendo duas hipóteses. A primeira hipótese consiste em criar uma função de mutação simultânea em grupos específicos de variáveis, visando fazer com que o algoritmo tenha uma convergência mais rápida quando comparado ao método de mutação individual. Esta hipótese foi confirmada através de uma série de experimentos. A segunda hipótese trabalha com a idéia de redução do tamanho do cromossomo do algoritmo genético, através da eliminação de variáveis de deslocamento redundantes (valores absolutos e derivados). Neste caso, os experimentos realizados comprovaram a hipótese contrária, o que significa que a combinação de valores absolutos e derivados, ao invés da utilização de apenas um tipo destes valores, é fundamental para a boa qualidade das previsões da rede neural.xii, 53 f.| il., grafs., tabs.porFlorianópolis, SCInformaticaCiência da computaçãoInteligencia artificialAlgoritmos genéticosRedes neurais (Computação)Aperfeiçoamento de algoritmo genético para seleção de variáveis de entrada para rede neural para previsão de carga elétrica ativa de curto prazoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL221624.pdfapplication/pdf573400https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/102678/1/221624.pdfc561ffacb979f7ccbb5aea423ab15879MD51TEXT221624.pdf.txt221624.pdf.txtExtracted texttext/plain109447https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/102678/2/221624.pdf.txtb8ba17454a828e6bf39eb24b33bc1bf8MD52123456789/1026782014-01-19 00:14:12.661oai:repositorio.ufsc.br:123456789/102678Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732014-01-19T02:14:12Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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