Máquina de aprendizagem extrema com otimização por exame de partículas aplicada à previsão de séries temporais

Resumo: Identificação de sistemas é uma área interessada em obter modelos matemáticos de sistemas desconhecidos baseados em dados de leituras sequenciais do sistema. Diversas aplicações do mundo real não tem sua dinâmica completamente compreendida ou são complexas para serem modeladas, para estes casos, a identificação de sistemas é uma ferramenta eficiente para modelagem e previsão. Este trabalho aborda redes neurais artificiais, mais precisamente, redes neurais com uma única camada de neurônios ocultos, em inglês, Single Layer Feedforward Neural Network (SLFN), para previsão de séries temporais. Um algoritmo de aprendizagem proposto recentemente chamado de Máquina de Aprendizagem Extrema, em inglês, Extreme Learning Machine (ELM), é introduzido para a tarefa de aprendizagem da rede neural. O algoritmo ELM é baseado na matriz inversa generalizada de Moore-Penrose, que torna o problema um simples sistema linear. No núcleo do algoritmo ELM, duas funções de ativação diferentes serão testadas, sendo que uma delas é uma função de ativação variável. Para alcançar melhores resultados, um método estocástico de otimização do campo da inteligência de enxame chamado de Otimização por Enxame de Partículas, em inglês, Particle Swarm Optimization (PSO), é validado para otimizar os parâmetros do algoritmo ELM. O PSO consiste em modelar as ações de um bando de pássaros procurando por comida, onde cada pássaro é uma partícula, e cada partícula é uma possível solução para o problema. Neste trabalho é proposta uma nova variação do PSO empregando a função gama invertida. Neste contexto, três conjuntos de dados são usados para testar os algoritmos, um é a leitura de uma fornalha, e dois são obtidos de equações diferenciais com comportamento caótico. Os modelos obtidos através do algoritmo ELM são então validados através de testes de correlação. As previsões realizadas pelo algoritmo ELM são promissoras para todos os conjuntos de dados, revelando que a combinação do algoritmo PSO com o ELM é uma eficiente forma de identificação de sistemas

Wavelet group method of data handling for fault prediction in electrical power insulators

Electric power is increasingly being used in the globalized day-to-day and keeping the electric power system running is necessary. Insulators are important components of the electric power system. In case of failure in these components, there may be disconnections and, consequently, no electricity. Contaminated insulators can develop irreversible failures if they are not inspected. One equipment used for the inspection of the electric power system is the ultrasound, which generates an audible noise based on a time series that is used to identify possible failures. the time series forecast can be used for possible prediction of the development of failure. In this paper, a hybrid method that uses Wavelet Energy Coefficient (WEC) for feature extraction and Group Method of Data Handling (GMDH) for time series prediction is proposed, being defined as Wavelet GMDH. For comparison and validation of the proposed method, a benchmark is made with well-established algorithms such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). For a fairer analysis, these algorithms are also evaluated based on the same data extraction with WEC. the proposed method proved to have good accuracy comparing with LSTM and ANFIS, and is much faster than the compared methods.Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel (CAPES)National Council of Scientific and Technologic Development of Brazil -(CNPq) [307958/2019-1-PQ, 307966/2019-4-PQ, GS2404659/2016-0-Univ, GS2405101/2016-3-Univ]PRONEX 'Fundacao Araucaria'Fundacao Araucaria [042/2018]info:eu-repo/semantics/publishedVersio