Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação (2021)
- Authors:
- Autor USP: BOMBARDELLI, WAGNER WILSON ÁVILA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- Subjects: ALGORITMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; HIDRÁULICA APLICADA; IRRIGAÇÃO; MODELAGEM DE DADOS; REDES NEURAIS
- Language: Português
- Abstract: O desempenho de um projeto de microirrigação está intimamente relacionado com a caracterização hidráulica de componentes do sistema. Buscando-se melhorar o desempenho de modelos matemáticos tradicionais, foram desenvolvidos e avaliados modelos computacionais baseados em redes neurais artificiais (MLP), máquina de vetores de suporte (SVR) e árvores de decisão conjuntas (XGB), a partir do aprendizado de bases de dados coletados em ensaios avaliando componentes de linhas laterais de irrigação: (a) conectores iniciais e de união, e; (b) emissores não-regulados. Os preditores considerados foram as propriedades do fluido, características geométricas e operacionais. Na base (a), um modelo genérico foi proposto para todos os conectores favorecendo o aprendizado mais completo possível. Os modelos tradicionais apresentaram erros superiores apontando que modelos computacionais podem proporcionar estimativas mais exatas em fenômenos relacionados à hidráulica de sistemas de microirrigação. O modelo MLP apresentou o melhor desempenho para os processos avaliados, embora necessite de um volume considerável de dados e uma calibração extensiva dos hiperparâmetros. O modelo SVR mostrou bom desempenho para base pequena, sendo predominantemente mais adequado o mapeamento por função de base radial. Contudo, é mais custoso computacionalmente e o estimador pode ser mais comprometido por ruídos. O modelo XGB cumpriu o custo computacional mais reduzido e forneceu uma boa acurácia, mas foi incoerentenos valores estimados em função de termos não correlacionados com os exemplos de treinamento. Os aplicativos WEB desenvolvidos sob código aberto facilitam o uso e a comparação de todos modelos de estudo e podem complementar ferramentas online para projetos e simulações
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 05.02.2021
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ABNT
BOMBARDELLI, Wagner Wilson Ávila. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Bombardelli, W. W. Á. (2021). Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/ -
NLM
Bombardelli WWÁ. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/ -
Vancouver
Bombardelli WWÁ. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/ - Perda localizada de carga em conexões utilizadas em sistemas de microirrigação
- Evaluation of minor losses in connectors used in microirrigation subunits using machine learning techniques
- Local head loss caused in connections used in micro-irrigation systems
- Minor Losses through Start Connectors in Microirrigation Laterals: Dimensional Analysis and Artificial Neural Networks Approaches
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