Resumo

GARCIA-CASTELLANOS, Beatriz et al. Modelo neuronal para a predição de mermas no processo de envelhecimento de runs. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e10514.  Epub 01-Fev-2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.10514.

O processo de envelhecimento de rum experimenta perdas de volume, denominadas mermas. As variáveis numéricas de operação: produto, rambla, posições horizontal e vertical, data, volume, grau alcoólico, temperatura, humidade e tempo de envelhecimento, registradas em bases de dados, contêm informação valiosa para estudar o processo. Utilizou-se o software MATLAB 2017 para estimar as perdas em volume. Na modelação do processo de envelhecimento de rum utilizou-se a rede neuronal perceptron multicamada com uma e duas camadas ocultas, variando-se o número de neurônios nestas entre 4 e 10. Compararam-se os algoritmos de treinamento Levenberg-Marquadt (L-M) e Bayesiano (Bay). O incremento em 6 iterações consecutivas do erro de validação e 1 000 como número máximo de ciclo de treinamento foram os critérios utilizados para deter o treinamento. As variáveis de entrada à rede foram: mês numérico, volume, temperatura, humidade, grau alcoólico inicial e tempo de envelhecimento, enquanto que a variável de saída foi mermas. Processaram-se 546 pares de dados de entrada/saída. Realizaram-se as provas estatísticas de Friedman e Wilcoxon para a seleção da arquitetura neuronal de melhor comportamento de acordo ao critério do erro quadrático médio (ECM). A topologia selecionada apresenta a estrutura 6-4-4-1, com um ECM de 2.1∙10-3 e um fator de correlação (R) com os dados experimentais de 0.9981. A rede neuronal obtida empregou-se para a simulação de treze condições iniciais de envelhecimento que não foram empregadas para o treinamento e a validação, detectando-se um coeficiente de determinação (R2) de 0.9961.

Palavras-chave : envelhecimento; mermas; modelação; redes neuronais artificiais; runs.

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