Uso de uma rede neural artificial para previsão do volume de lodo gerado em estações de efluente têxtil: um estudo de caso
E aí hacker, sudo? Este artigo propõe o desenvolvimento de um sistema para estimar a quantidade de lodo gerado por uma Estação de Tratamento de Efluentes (ETE) em uma indústria têxtil, usando redes neurais artificiais (RNAs). Ele foi publicado no XXXI Congresso da sociedade brasileira de computação em 2011 em Natal-RN, Brasil.
Em poucas palavras
A eficiência na remoção de poluentes potenciais da ETE foi analisada, verificando se os parâmetros orgânicos, cor e material, necessitam de mais estudos e alternativas para reduzir suas concentrações, de acordo com a legislação vigente. Foi criada uma RNA com base em um banco de dados que abrangeu dados de 2002 a 2007 dos parâmetros analisados pela empresa e do volume de lodo gerado após o tratamento do efluente. Foram elaboradas várias arquiteturas de feedforward, utilizando aprendizado supervisionado e o algoritmo de retropropagação, para determinar o número de neurônios na camada oculta. Os resultados dos testes foram avaliados com base no erro quadrático médio e na regressão linear das previsões da rede. Ficou evidente que o uso de RNAs para modelar estações de tratamento de efluentes é adequado e altamente relevante para melhorar as técnicas de modelagem do processo.
Paper
Referência ABNT2
Bousfield, P.; Silva, J.; Chapuis, L.. Uso de uma rede neural artificial para previsão do volume de lodo gerado em estações de efluente têstil: um estudo de caso. In: XXXI Congresso da sociedade brasileira de computação, 2011. Disponível em: http://www2.sbc.org.br/csbc2011.
