Extração de Conhecimento de Redes Neurais Artificiais modeladas para produzir Regras Operacionais Otimizadas de Sistemas de Abastecimento de Água

• Processo: 12/25413-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2014
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Engenharia Hidráulica
• Pesquisador responsável: Luisa Fernanda Ribeiro Reis
• Beneficiário: Frederico Keizo Odan
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Extração de conhecimento Sistemas de abastecimento de água Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Extração de conhecimento | Otimização da Operação | Redes Neurais Artificiais | Sistemas de Distribuição de Água

Resumo

O presente projeto de pesquisa propõe a criação de uma nova metodologia para realizar a otimização da operação em tempo real de um sistema de abastecimento de água, a fim de reduzir os custos operacionais. Para tanto, será utilizada uma rede neural artificial (RNA) modelada para reproduzir diretamente as operações otimizadas a partir de informações obtidas de um sistema de distribuição.Para se obter uma melhor compreensão acerca dos fatores que influenciam a operação, será utilizada uma ferramenta para extrair o conhecimento adquirido pela RNA, a qual se caracteriza por ser uma caixa preta, ou seja, as relações entre os dados de entrada e saída são complexas e não são facilmente compreensíveis.Assim, espera-se que a metodologia proposta possa acelerar o processo de obtenção de regras operacionais otimizadas a tempo de serem utilizadas na operação em tempo real, além de uma melhor compreensão dos fatores que contribuem para uma operação de menor custo.