Navegando por Autor "Farias, João Paulo Santos de"
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TCC Aplicação do algoritmo Multi-Layer Perceptron (MLP) para serviço de predição de dados com aprendizado incremental(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-02-17) Farias, João Paulo Santos de; Teixeira, Leonardo Rodrigues de Lima; https://orcid.org/0000-0002-7879-9540; http://lattes.cnpq.br/8435923730992064; http://lattes.cnpq.br/6213221353286666; Oliveira, Laura Emmanuella Alves dos Santos Santana de; https://orcid.org/0000-0003-2086-3471; http://lattes.cnpq.br/8996581733787436; Rodrigues, Taniro Chacon; https://orcid.org/ 0000-0001-8833-7967; http://lattes.cnpq.br/6438516851578298O clima está sempre mudando e é muito importante o monitoramento das variações climáticas, uma vez que diversas atividades humanas dependem de condições específicas para terem sucesso. Ao longo do tempo têm sido desenvolvidos diversos trabalhos relacionados a variações climáticas. Muitos desses trabalhos envolvem IoT (Internet of Things), tendo em vista que muitas vezes o monitoramento de grandezas climáticas requer redes de sensoriamento. Os Nós Sensores que compõem essas redes muitas vezes sofrem com o problema de fonte de energia, devido a uma grande dependência de baterias para nós que se encontram em locais remotos. A inteligência computacional é um recurso que pode ser utilizado para resolver diversos tipos de problemas de redes de sensores. Chacon (2021) desenvolveu um serviço de predição de dados utilizando Machine Learning, visando solucionar o problema do consumo de energia das baterias utilizadas em Nós Sensores. O trabalho desenvolvido visa encontrar uma abordagem diferente para elaborar modelos de predição de dados utilizados em Chacon (2021), que inicialmente não tiveram resultados tão satisfatórios. A elaboração se deu através de um estudo mais detalhado das bases de dados e utilização de algoritmos para encontrar parâmetros melhores. Os experimentos realizados apresentaram modelos e estratégias de treinamento capazes de realizar a predição dos dados de umidade do ar, mas não da temperatura.