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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3714
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Geração de curva de colina para turbina hidrelétrica usando rede neural artificial |
Autor(es): | Lavrador, Felipe Libório |
Primeiro Orientador: | Coelho, Clarimar José |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Costa, Diogo Fernandes |
metadata.dc.contributor.referee2: | Dangoni, Arthur Galdino |
Resumo: | Dentro de uma usina hidroelétrica, a curva de colina é um gráfico importante para realizar predições de valores em circunstâncias específicas. Asism, é proposto três modelos de regressão sendo Feedforward, Regressão Linear e XGBoost. Os dados utilzados para treinar as redes, foram obtidos através de um modelo em escala reduzida, totalizam 1243 dados. Assim notando que dentre os três modelos, o modelo Feedforward demonstrou uma maior capacidade de generalização. Sendo assim uma melhor alternativa dentre as três redes propostas. |
Abstract: | Within a hydroelectric plant, the hill curve is an important graph to perform value predictions in specific circumstances. Thus, three regression models are proposed being Feedforward, Linear Regression and XGBoost. The data used to train the nets were obtained through of a reduced-scale model, totalize 1243 data. So noticing that among the three models, the Feedforward model demonstrated greater generalizability. thus a better alternative among the three proposed networks. |
Palavras-chave: | Feedforward Regressão linear XGBoost Curva de colina Turbina hidrelétrica |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3714 |
Data do documento: | 9-Dez-2021 |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia de Computação |
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