Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39696
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Cerqueira, Matheus Oliver de Carvalho | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-30T01:50:41Z | - |
dc.date.available | 2024-07-30T01:50:41Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-15 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39696 | - |
dc.description.abstract | The relevance of public lighting for various everyday aspects such as security and mobility motivates the use of technologies that improve service provision to the population in the many implementation phases. As a complement to software specialized in simulations, this work proposes to use learning machine techniques to ensure compliance with Brazilian Standard 5101. Exploring concepts related to public lighting and networks neural networks, Multilayer Perceptron (MLP) is implemented using backpropagation, for regression, to determine illuminance parameters and their uniformity (requirements partial compliance with the standard) and classification (which uses illuminance and its uniformity to define compliance to the standard). Models are trained and tested with real parameters of mesh configurations and lighting devices in simulations of projects to inform whether a project data set meets standards established by the standard. Regression and classification MLPs achieved MSE of 0.002 and 97.26% accuracy, respectively. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | iluminação pública | pt_BR |
dc.subject | redes neurais artificiais | pt_BR |
dc.subject | Multilayer Perceptron | pt_BR |
dc.subject | backpropagation | pt_BR |
dc.subject.other | public street lighting | pt_BR |
dc.subject.other | artificial neural networks | pt_BR |
dc.subject.other | Multilayer Perceptron | pt_BR |
dc.subject.other | back- propagation | pt_BR |
dc.title | Redes Neurais de Classificação e Regressão Aplicadas no Contexto de Iluminação Pública | pt_BR |
dc.title.alternative | Classification and Regression Neural Networks Applied in the Context of Public Lighting | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFBA | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Fernandes Júnior, Antônio Carlos Lopes | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | 2586671440653430 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Santos, Wild Freitas da Silva | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9155906167068438 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Fernandes Júnior, Antônio Carlos Lopes | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2586671440653430 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Silva, Kleber Freire da | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1660829826673297 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Viana, Luiz Alberto Guimarães | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/4552555694780012 | pt_BR |
dc.creator.ID | 0009-0005-5908-1233 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3753902969304129 | pt_BR |
dc.description.resumo | A relevância da iluminação pública para vários aspectos cotidianos como segurança e mobilidade motiva a utilização de tecnologias que aperfeiçoem a prestação do serviço à população nas diversas fases de implementação. Como complemento aos softwares especializados em simulações, propõe-se, neste trabalho, utilizar técnicas de aprendizado de máquina para garantir a conformidade com os padrões de projetos, expostos na Norma Brasileira 5101. Explorando os conceitos relacionados a iluminação pública e redes neurais, são implementados Multilayer Perceptron (MLP) utilizando backpropagation, de regressão, para determinar parâmetros de Iluminância e sua uniformidade (requisitos parciais ao atendimento da norma) e classificação (que utiliza os valores de iluminância e sua uniformidade para definir adequação à norma). Os modelos são treinados e testados com parâmetros reais de configurações de malha e de dispositivos luminosos em simulações de projetos para informar se um conjunto de dados de projeto está adequado aos padrões estabelecidos pela norma. Os MLPs de regressão e classificação conseguiram MSE de 0,002 e 97,26% de acurácia, respectivamente. | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | pt_BR |
dc.relation.references | ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DA INDÚSTRIA DE ILUMINAÇÃO. Uso de LED pode reduzir em 50% o consumo de energia. 2015. Disponível em: <https://www.abilux.com. br/noticia/uso_de_led_pode_reduzir_em_50__o_consumo_de_energia/>. Citado na página 19. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DA INDÚSTRIA DE ILUMINAÇÃO. Guia para Iluminação Pública - Volume 1. [S.l.], 2021. Disponível em: <https://www.abilux.com.br/ docs/Abilux_Guia_IluiminacaoPublica_2021_volume-01.pdf>. Citado 4 vezes nas páginas 19, 20, 27 e 29. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DA INDÚSTRIA DE ILUMINAÇÃO. Guia para Iluminação Pública - Volume 2. [S.l.], 2021. Disponível em: <https://www.abilux.com.br/ docs/Abilux_Guia_IluiminacaoPublica_2021_volume-02.pdf>. Citado na página 29. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. Norma Brasileira 5101: Iluminação pública - Procedimento. 2018. Disponível em: <www.abnt.org.br>. Citado 5 vezes nas páginas 19, 23, 24, 28 e 29. BAKRI, B. I. et al. USING DEEP LEARNING TO DESIGN AN INTELLIGENT CONTROLLER FOR STREET LIGHTING AND POWER CONSUMPTION. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Technology Center, v. 3, n. 8-117, p. 25–31, 2022. ISSN 17294061. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/ 361877154_Using_deep_learning_to_design_an_intelligent_controller_for_street_ lighting_and_power_consumption>. Citado na página 38. BENGIO, Y.; LECUN, Y. Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series. [S.l.], 1997. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/2453996>. Citado na página 38. CYBENKO, G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals and Systems, v. 2, n. 4, p. 303–314, 12 1989. Disponível em: <https://web.njit.edu/~usman/courses/cs675_fall18/10.1.1.441.7873.pdf>. Citado 2 vezes nas páginas 37 e 49. FACELI, K. et al. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. [S.l.]: LTC, 2011. Citado 15 vezes nas páginas 20, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 41, 46, 47, 48, 49 e 52. GARCES-JIMENEZ, A. et al. Analysis of Artificial Neural Network Architectures for Modeling Smart Lighting Systems for Energy Savings. IEEE Access, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., v. 7, p. 119881–119891, 2019. ISSN 21693536. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/334778585_Analysis_of_ Artificial_Neural_Network_Architectures_for_Modeling_Smart_Lighting_Systems_ for_Energy_Savings>. Citado na página 39. GOODFELLOW, I.; BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Deep Learning. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2016. Disponível em: <https://www.deeplearningbook.org/>. Citado 11 vezes nas páginas 30, 31, 32, 34, 35, 36, 37, 38, 41, 48 e 49. HUANG, G. B.; ZHU, Q. Y.; SIEW, C. K. Extreme learning machine: A new learning scheme of feedforward neural networks. In: IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings. [s.n.], 2004. v. 2, p. 985–990. ISBN 0780383591. ISSN 10987576. Disponível em: <https://ieeexplore.ieee.org/document/1380068>. Citado na página 38. HUANG, G. B.; ZHU, Q. Y.; SIEW, C. K. Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing, v. 70, n. 1-3, p. 489–501, 12 2006. ISSN 09252312. Disponível em: <https://web.njit.edu/~usman/courses/cs675_fall19/ELM-NC-2006.pdf>. Citado 2 vezes nas páginas 38 e 41. LEE, Y.; ZHANG, H.; ROSA, J. Street Lamp Fault Diagnosis System Based on Extreme Learning Machine. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Institute of Physics Publishing, 2019. v. 490, n. 4. ISSN 1757899X. Disponível em: <https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/490/4/042053/meta>. Citado na página 38. MCCULLOCH, W. S.; PITTS, W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. The Bulletin of Mathematical Biophysics, v. 5, n. 4, p. 115–133, 12 1943. ISSN 0007-4985. Disponível em: <http://link.springer.com/10.1007/BF02478259>. Citado 2 vezes nas páginas 32 e 35. MEYER, M. et al. Lighting Brazilian Cities: Business Models for Energy Efficient Public Street Lighting. Washington, DC, 2017. Disponível em: <http: //hdl.handle.net/10986/29537>. Citado na página 19. MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA. Iluminação Pública. 2022. Disponível em: <https://www.gov.br/aneel/pt-br/assuntos/iluminacao-publica>. Citado na página 19. MINSKY, M.; PAPERT, S. A. Perceptrons. Cambridge, MA, USA: The MIT Press, 1969. Disponível em: <https://direct.mit.edu/books/book/3132/ perceptronsan-introduction-to-computational>. Citado na página 35. ML GLOSSARY. Activation Functions. 2017. Disponível em: <https://ml-cheatsheet. readthedocs.io/en/latest/activation_functions.html>. Citado 2 vezes nas páginas 32 e 33. MOHANDAS, P.; DHANARAJ, J. S. A.; GAO, X. Z. Artificial Neural Network based Smart and Energy Efficient Street Lighting System: A Case Study for Residential area in Hosur. Sustainable Cities and Society, Elsevier Ltd, v. 48, 7 2019. ISSN 22106707. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210670718317530>. Citado na página 39. NAHID, A. A.; MEHRABI, M. A.; KONG, Y. Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering. BioMed Research International, v. 2018, 2018. Disponível em: <httpsapi.semanticscholar.orgCorpusID13872250>. Citado na página 30. NEOENERGIA. Iluminação Pública. 2021. Disponível em: <https://www.neoenergia. com/web/bahia/poder-publico/iluminacao-publica>. Citado na página 19. OPENAI. GPT-4 Technical Report. 2023. Disponível em: <https://arxiv.org/abs/2303. 08774>. Citado na página 30. PYTHON SOFTWARE FOUNDATION. Python 3.12.0 documentation. 2023. Disponível em: <https://docs.python.org/3/>. Citado na página 41. PYTORCH FOUNDATION. Pytorch Documentation. 2023. Disponível em: <https://pytorch.org/docs/stable/index.html>. Citado 3 vezes nas páginas 20, 41 e 48. QLUZ. ESG na modernização da iluminação pública. 2022. Disponível em: <https://www.qluzpalhoca.com.br/esg/>. Citado na página 19. ROSENBLATT, F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, v. 65, n. 6, p. 386–408, 1958. ISSN 1939-1471. Disponível em: <http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/h0042519>. Citado na página 35. RUMELHART, D. E.; HINTON, G. E.; WILLIAMS, R. J. Learning representations by back-propagating errors. nature, Nature Publishing Group UK London, v. 323, n. 6088, p. 533–536, 1986. Citado 2 vezes nas páginas 35 e 36. SANTOS, W. F. S.; COSTA, V. S. Street Lighting Simulation based on Extreme Learning Machine. [S.l.], 2023. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/ 370466269>. Citado 2 vezes nas páginas 38 e 39. SCIKIT-LEARN PROJECT. User Guide. 2023. Disponível em: <https://scikit-learn.org/ stable/user_guide.html>. Citado 3 vezes nas páginas 41, 48 e 49. WANG, J. et al. A review on extreme learning machine. Multimedia Tools and Applications, Springer, v. 81, n. 29, p. 41611–41660, 12 2022. ISSN 15737721. Disponível em: <https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-021-11007-7>. Citado na página 38. | pt_BR |
dc.type.degree | Bacharelado | pt_BR |
dc.publisher.course | ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO - NOTURNO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia da Computação (Escola Politécnica) |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
TCC.pdf | 3,65 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.