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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
30/08/2005 |
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Data da última atualização: |
18/08/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Folder/Folheto/Cartilha |
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Autoria: |
GUEDES, W. B.; BARON, V.; ANJOS, J. B. dos. |
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Afiliação: |
CPATSA. |
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Título: |
Tração animal: os animais. |
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Ano de publicação: |
1982 |
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Fonte/Imprenta: |
Petrolina: EMBRAPA-CPATSA, 1982. |
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Páginas: |
17 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Seleção de animal de tração; Animais usados; Determinação da potência; Determinação do peso dos animais. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural mechanization. |
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Thesagro: |
Mecanização agrícola; Tração Animal. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70286/1/Digitalizar0090.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
20/03/2008 |
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Data da última atualização: |
29/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
SILVA, O. D. D. da. |
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Afiliação: |
OZANIVAL DARIO DANTAS DA SILVA. |
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Título: |
Avaliação de métodos para parametrização de modelos aplicados em sistemas agropecuários. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
2007. |
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Páginas: |
85 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia.
Co-orientador: Luis Gustavo Barioni. |
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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 |
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Palavras-Chave: |
Estratégia evolutiva; Otimização. |
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Thesagro: |
Modelo matemático. |
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Thesaurus NAL: |
Mathematical models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/77720/1/dantas-01.pdf
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Marc: |
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245 $aAvaliação de métodos para parametrização de modelos aplicados em sistemas agropecuários.
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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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