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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Suínos e Aves. |
Data corrente: |
22/04/2015 |
Data da última atualização: |
22/04/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
CASSOL, P. C.; GROHSKOPF, M. A.; BOUSFIELD, S. W.; MAFRA, M. S. H.; ERNANI, P. R.; CORREA, J. C. |
Afiliação: |
PAULO CEZAR CASSOL, UDESC; MARCO ANDRÉ GROHSKOPF, UNESP; SERGIO W. BOUSFIELD, UDESC; MARIA SUELI HEBERLE MAFRA, UDESC; PAULO R. ERNANI, UDESC; JULIANO CORULLI CORREA, CNPSA. |
Título: |
Efficiency of liquid fertilizers made from swine slurry. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
In: WORLD FERTILIZER CONGRESS OF CIEC, 16., 2014, Rio de Janeiro. Technological innovation for a sustainable tropical agriculture: proceedings. Rio de Janeiro: International Scientific Centre of Fertilizers, 2014. p. 120-122. |
Idioma: |
Inglês |
Thesagro: |
Águas residuais; Biofertilizante; Produção animal; Suíno. |
Thesaurus Nal: |
Biofertilizers; Pig manure; Swine production; Wastewater treatment. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/122537/1/final7771.pdf
|
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Suínos e Aves (CNPSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
20/03/2008 |
Data da última atualização: |
29/06/2017 |
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
Autoria: |
SILVA, O. D. D. da. |
Afiliação: |
OZANIVAL DARIO DANTAS DA SILVA. |
Título: |
Avaliação de métodos para parametrização de modelos aplicados em sistemas agropecuários. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
2007. |
Páginas: |
85 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Dissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia.
Co-orientador: Luis Gustavo Barioni. |
Conteúdo: |
Modelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Oltjen, van Genuchten e Beta. Os resultados definiram que o melhor método para parametrizar o modelo Beta é o DS por apresentar-se como o mais eficiente, o mais eficaz e o mais confiável. QN foi mais eficaz e mais confiável para parametrizar o modelo de van Genuchten, porém não foi o mais eficiente. Para o modelo Oltjen os métodos DS e QN foram igualmente eficazes e superiores à EE. Entretanto, o método DS foi o mais eficiente. Foi concluído, portanto, que o desempenho do método esteve fortemente relacionado ao problema (modelo + dados), pois os métodos não apresentaram repetibilidade quanto ao ranking de confiabilidade para diferentes modelos, com exceção da EE , que ranqueou duas vezes como o segundo método mais confiável. A EE mostrou-se mais promissora que a EE para a parametrização dos modelos matemáticos testados. Dentro dos critérios adotados, nenhum dos métodos de otimização testados foi considerado robusto para a parametrização dos modelos. MenosModelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Ol... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Estratégia evolutiva; Otimização. |
Thesagro: |
Modelo matemático. |
Thesaurus NAL: |
Mathematical models. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/77720/1/dantas-01.pdf
|
Marc: |
LEADER 03194nam a2200181 a 4500 001 1571983 005 2017-06-29 008 2007 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aSILVA, O. D. D. da 245 $aAvaliação de métodos para parametrização de modelos aplicados em sistemas agropecuários. 260 $a2007.$c2007 300 $a85 f. 500 $aDissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia. Co-orientador: Luis Gustavo Barioni. 520 $aModelos matemáticos são representações de fenômenos naturais, consideradas indispensáveis, atualmente, para expressão do conhecimento científico, possibilitando novas descobertas, avaliação de conceitos e o desenvolvimento de sistemas de apoio a decisões. A parametrização, também chamada de ajuste ou identificação de parâmetros é, por sua vez, um dos processos mais essenciais na modelagem matemática e na identificação de sistemas, uma vez que o estabelecimento de valores adequados para os parâmetros é uma dos requisitos básicos para que o modelo possa representar realisticamente o comportamento do sistema. Na tentativa de aprimorar a acurácia do modelo modelistas empregam métodos de otimização numérica para a estimativa de parâmetros. Diversos métodos de otimização vem sendo criados, para esse e outros propósitos, e aplicados à parametrização de modelos ao longo do tempo, na tentativa de encontrar, mais eficientemente, soluções mais confiáveis. Nesse contexto, este trabalho objetivou comparar alguns desses métodos e ranqueá-los quanto à eficiência, eficácia, confiabilidade e robustez. Para isso foram criados índices para quantificar a confibilidade e a robustez de um método. Os resultados mostraram que tais índices são bastante úteis e ferramentas promissores para a comparação de métodos de otimização. Foram comparados os métodos: Downhill Simplex (DS), Quasi-Newton (QN), e Estratégia Evolutiva (EE) com duas estratégias de seleção (ES e ES ), na parametrização dos modelos Oltjen, van Genuchten e Beta. Os resultados definiram que o melhor método para parametrizar o modelo Beta é o DS por apresentar-se como o mais eficiente, o mais eficaz e o mais confiável. QN foi mais eficaz e mais confiável para parametrizar o modelo de van Genuchten, porém não foi o mais eficiente. Para o modelo Oltjen os métodos DS e QN foram igualmente eficazes e superiores à EE. Entretanto, o método DS foi o mais eficiente. Foi concluído, portanto, que o desempenho do método esteve fortemente relacionado ao problema (modelo + dados), pois os métodos não apresentaram repetibilidade quanto ao ranking de confiabilidade para diferentes modelos, com exceção da EE , que ranqueou duas vezes como o segundo método mais confiável. A EE mostrou-se mais promissora que a EE para a parametrização dos modelos matemáticos testados. Dentro dos critérios adotados, nenhum dos métodos de otimização testados foi considerado robusto para a parametrização dos modelos. 650 $aMathematical models 650 $aModelo matemático 653 $aEstratégia evolutiva 653 $aOtimização
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