dc.creator |
FERREIRA, Efrem |
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dc.date.issued |
2005-11-25 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2553 |
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dc.description.abstract |
Nowadays, the quantity of inherent information to our environment is huge.
For treat these information appeared an area called Data Mining. Inside of this area,
there are some algorithms to carry out the knowledge discovery in Data Bases. Some
examples of algorithms can be mentioned, such as: Neural Networks, Fuzzy Logic,
Genetic Algorithm, Bayesian Algorithm, and Induction Tree.
In this work topics related with Data Mining were studied, with the purpose
of apply in problems related with Electrical Engineering. The Naive Bayes algorithm
was chosen with objective of recognize electrical energy consumption patterns, as an
alternative to Artificial Neural Networks that are remembered in pattern recognition
problems. Initially, some concepts of statistics were analyzed, and subsequently the
concepts of the algorithm Naive Bayes are presented.
The original algorithm was modified with the purpose of recognize load
curves of industrial, commercial, residential consumers in Electrical Power Systems.
A computational package, called Weka, has been used. This package implemented
was implemented in Java and has several data mining algorithms. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Processo de mineração de dados |
pt_BR |
dc.subject |
Teorema de Bayes |
pt_BR |
dc.subject |
Curvas de consumo - Energia elétrica |
pt_BR |
dc.title |
Estudo de um algoritmo de mineração de dados aplicado à avaliação de curvas de consumo de energia elétrica |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.date.available |
2021-11-11 |
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dc.date.available |
2021-11-11T15:52:36Z |
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dc.date.accessioned |
2021-11-11T15:52:36Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9112949148148168 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
TORRES, Germano Lambert |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1173620785883814 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
No dias atuais, a quantidade de informações inerentes ao nosso meio é
enorme. Para tratar estas informações surgiu uma área conhecida como mineração
de dados – “Data Mining”. Dentro desta área, existem diversos algoritmos para
realizar o processo de descoberta do conhecimento em banco de dados. Pode-se
citar como exemplos de algoritmos: Redes Neurais Artificiais, Lógica Fuzzy,
Algoritmos Genéticos, Algoritmos Bayesianos, Árvores de Indução entre outros.
Neste trabalho foram estudados tópicos relacionados com Mineração de
Dados, com a finalidade de aplicá-los na solução de problemas relacionados com a
Engenharia Elétrica. Escolheu-se o algoritmo “Naive Bayes”, com objetivo de
reconhecer padrões de consumo de energia elétrica, assim buscando uma
alternativa às Redes Neurais Artificiais – RNA que são lembradas quando se trata de
reconhecimento de padrões. Para facilitar o entendimento do algoritmo escolhido,
alguns conceitos de estatística foram analisados, e posteriormente são apresentados
os conceitos do algoritmo “Naive Bayes”.
Com a finalidade de elucidar uma aplicação do “Naive Bayes” foi realizado
um estudo de caso, onde o algoritmo foi modificado com a finalidade de reconhecer
curvas de carga ou curvas de consumo de consumidores residenciais, comerciais e
industriais presentes no Setor Elétrico de Potência.
Para viabilizar a implementação desse estudo de caso, foi utilizado o
pacote computacional, chamado Weka, o qual possui vários algoritmos de
Mineração de Dados implementados em Java. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.relation.references |
FERREIRA, Efrem. Estudo de um algoritmo de mineração de dados aplicado à avaliação de curvas de consumo de energia elétrica. 2005. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2005. |
pt_BR |