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Título:  
  Otimização de modelos de regressão multivariados empregando métodos de seleção de variáveis
Autor:  
  Gustavo Post Sabin   Listar as obras deste autor
Categoria:  
  Teses e Dissertações
Idioma:  
  Português
Instituição:/Parceiro  
  [cp] Programas de Pós-graduação da CAPES   Ir para a página desta Instituição
Instituição:/Programa  
  UNISC/SISTEMAS E PROCESSOS INDUSTRIAIS
Área Conhecimento  
  CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Nível  
  Mestrado
Ano da Tese  
  2007
Acessos:  
  2,022
Resumo  
  Banca examinadora: Prof. Dr. Marco Flôres Ferrão (Orientador); Prof. Dr. João Carlos Furtado (Co-orientador); Prof. Dr. Rolf Fredi Molz (UNISC) e Prof. Dr. Jarbas José Rodrigues Rohwedder Há um grande aumento na utilização de técnicas de espectroscopia no infravermelho para análises químicas na indústria; devido à rapidez; baixo custo e mantém a integridade das amostras neste tipo de análise. Com isso; é desejável um estudo de técnicas de obtenção de espectros no infravermelho; de regressão multivariadas e de métodos de seleção de variáveis. Esta dissertação tem como objetivo o estudo e implementação de um algoritmo genético; aliado a técnica de regressão multivariada de mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS); capazes de selecionar as variáveis mais pertinentes a propriedade que se deseja medir e assim criar modelos de regressão multivariados mais robustos. Nesta pesquisa efetuou-se a determinação de hidroxilas de polióis de óleo de soja; onde os resultados obtidos foram 14;97% menores em relação ao erro de predição e 15;63% menores em relação ao erro médio percentual dos valores calculados para as amostras de predição em comparação com os resultados encontrados através do método iPLS. Também se fez a determinação de cloridrato de propranolol em comprimidos; onde os resultados obtidos foram 76;1% menores em relação ao erro de predição e 73;99% menores em relação ao erro médio percentual dos valores calculados para as amostras de predição em comparação com os resultados encontrados através do método iPLS. Observando tais valores; pode-se concluir que a utilização de algoritmos genéticos conjuntamente com o método iPLS foi capaz de otimizar as soluções; selecionando de forma eficiente as variáveis espectrais envolvidas; encontrando modelos mais preditivos e robustos.
     
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