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Modelação de séries temporais – métodos lineares e não lineares
O principal objectivo do presente trabalho assenta no estudo comparativo entre o modelo baseado na regressão linear e o modelo baseado na tecnologia de redes neuronais artificiais (RNA). A metodologia de regressão linear consiste na aplicação de um modelo univariado sobre a evolução de cada mês individualmente, ao longo do intervalo de tempo definido pela série estudada. Para o modelo de RNA foi estudada a inclusão de variáveis auxiliares. Neste trabalho foi ainda desenvolvido uma interface gráfica para utilização destes modelos de previsão para utilizadores não especialistas. A inclusão destas duas metodologias de natureza diferente, tem como finalidade, perceber a respectiva potencialidade aplicada às características peculiares que as séries de turismo evidenciam, tais como, a sazonalidade e a tendência. Recorreu-se para o efeito a séries mensais da procura turística: “Dormidas Mensais Registadas nos Estabelecimentos Hoteleiros - NDH” para Portugal, Região Norte e Região Centro, definidas no período compreendido entre Janeiro de 1990 e Dezembro de 2008. Foi também incluída neste estudo a série turística homóloga, referente ao Reino Unido. Esta série apresenta características ligeiramente diferentes das séries turísticas nacionais. Os modelos desenvolvidos apresentaram qualidades estatísticas e de ajustamento de precisão elevada, pelo que se procedeu à sua utilização para efeitos previsionais. Neste contexto, efectuou-se uma comparação dos resultados previstos com os reais, para os anos de 2007 e 2008, em relação à série NDH – Portugal, apresentando, para o período em análise, um Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM) de 4,8% e 4,2%, respectivamente para o método de regressão linear (RL) e Redes Neuronais Artificiais. Em séries cujo comportamento se verificou mais irregular, como a NDH – Região Centro, as RNA superaram a regressão linear apresentando um EPAM de 8,2%, duas vezes inferior ao conseguido com os métodos lineares. A inclusão de variáveis auxiliares, nomeadamente indicadores macroeconómicos e do estado do tempo, à entrada da rede neuronal, também foi estudada, apresentando alguns resultados positivos. A título de exemplo, o Índice de Preços no Consumidor (IPC), reduziu o EPAM relativo à série, NDHP-RC, em cerca de 15%. The main purpose of this paper is the comparative study of the linear regression model to the neural network model. The linear regression method is the appliance of an univaried model on every month for the studied time-period. Using such different nature methodologies helps assessing each one's potential on the specificities of the tourism demand series, such as theirs seasonality and tendency. So, monthly data series for the tourism demand were used: “Monthly Guest Nights in the Hotels of Portugal (NDH) - North and Center Regions” for the time-period from January 1990 to December 2008 and also the United Kingdom data for the very same time-period. The latter presents a different pattern of data. Since the developed models presented high statistical accuracy and fitting capabilities they were used for forecasting. We compared forecasted NDH data to the real data for the years 2007 and 2008 so as to measure its prediction capability. The linear regression model got a Mean Absolute Percent Error of 4,8% and the neural network model got a Mean Absolute Percent Error of 4,2%. In series, such as that of the NDH- Center Region, in which data shows more variability, the neural network model scored a Mean Absolute Percent Error of 8,2%, outperforming the linear regression model by two. Extra auxiliary input variables to the neural network, such as macroeconomic and weather condition data were also used showing some good results. Just to give an example, using the NDH data series for the Center Region, the Consumer Price Index was able to reduce 15% the Mean Absolute Percent Error
Modelação linear da procura turística em Portugal
Nos últimos anos, dada a relevância do sector do turismo para a economia de Portugal, a modelação e previsão de séries económicas relacionadas com o turismo têm tido um crescente interesse. Assim, o principal objectivo do presente trabalho assenta no desenvolvimento de um modelo univariado que explicitamente considere as características peculiares que as séries de turismo evidenciam, tais como, a sazonalidade e a tendência. Recorreu-se para o efeito à série mensal que mede a procura turística: “Dormidas Mensais registadas em Portugal”, para o período compreendido entre Janeiro de 1990 e Dezembro de 2008.
Os modelos lineares desenvolvidos apresentaram qualidades estatística e de ajustamento satisfatórias, pelo que se procedeu à sua utilização para efeitos previsionais. Neste contexto, efectuou-se uma comparação dos resultados previstos com os reais, para os anos de 2007 e 2008, apresentando, para o período em análise, um EPAM de 4.2% e um coeficiente de correlação de 0,988
Deep Learning Framework for Controlling Work Sequence in Collaborative Human–Robot Assembly Processes
project UIDB/EMS/00667/2020 (UNIDEMI)The human–robot collaboration (HRC) solutions presented so far have the disadvantage that the interaction between humans and robots is based on the human’s state or on specific gestures purposely performed by the human, thus increasing the time required to perform a task and slowing down the pace of human labor, making such solutions uninteresting. In this study, a different concept of the HRC system is introduced, consisting of an HRC framework for managing assembly processes that are executed simultaneously or individually by humans and robots. This HRC framework based on deep learning models uses only one type of data, RGB camera data, to make predictions about the collaborative workspace and human action, and consequently manage the assembly process. To validate the HRC framework, an industrial HRC demonstrator was built to assemble a mechanical component. Four different HRC frameworks were created based on the convolutional neural network (CNN) model structures: Faster R-CNN ResNet-50 and ResNet-101, YOLOv2 and YOLOv3. The HRC framework with YOLOv3 structure showed the best performance, showing a mean average performance of 72.26% and allowed the HRC industrial demonstrator to successfully complete all assembly tasks within a desired time window. The HRC framework has proven effective for industrial assembly applicationspublishersversionpublishe
Plant Biostimulants from urban waste and crop by-product and their nutrients use efficiency
Plant biostimulants can be microbial or non-microbial, and their function is to improve crops nutrients use efficiency. The aim was to evaluate the nutrients use efficiency of two non-microbial biostimulants from urban waste and olive by-product. The experiment was conducted in a hydroponic chamber in a vegetable (lettuce, Lactuca sativa) and in an aromatic plant (thyme, Thymus vulgaris L.). Three treatments were tested: C= commercial nutrient solution (NS); G1= NS + 5% biostimulant from olive by-product (pomace); B1= NS + 5% biostimulant from urban waste. In both G1 and B1 treatments, biostimulants were produced in aerated conditions. Each crop cycle lasted 22 days. During the experiment, temperature, humidity and luminosity of the chamber were monitored, as well as pH, CE, temperature and SN consumption. At the end of the experiment, root length (RL), leaf and root dry weight (DWL; DWR), leaf and root fresh weight (FWL; FWR) and number of leaves (NL) were measured. As main results, biostimulants presence resulted in an inhibitory effect on lettuce, particularly in NL and FWL. In contrast, biostimulants used in thyme, mainly G1, showed highest values of NL (~65% higher than C), FWL and DWL, and no significant differences between B1 in DWR. In conclusion, biostimulants from urban waste and olive by-product are promising for advancing sustainable agricultural practices and contributing to circular economy. However, a deeper understanding of their mechanism of action is essential for development and market.N/
Modelação da procura turística em Portugal: regressão linear versus redes neuronais artificiais
Nos últimos anos, dada a relevância do sector do turismo para a economia de Portugal, a modelação e previsão de séries económicas relacionadas com o turismo têm tido um crescente interesse. Assim, o principal objectivo do presente trabalho assenta no estudo comparativo entre o modelo baseado na regressão linear e o modelo baseado na tecnologia de redes neuronais artificiais. A inclusão destas duas metodologias de natureza diferente, tem como finalidade, perceber a respectiva potencialidade aplicada às características peculiares que as séries de turismo evidenciam, tais como, a sazonalidade e a tendência. Recorreu-se para o efeito à série mensal que mede a procura turística: “Dormidas Mensais Registadas nos Estabelecimentos Hoteleiros em Portugal”, para o período compreendido entre Janeiro de 1990 e Dezembro de 2008.
Os modelos desenvolvidos apresentaram qualidades estatísticas e de ajustamento de precisão elevada, pelo que se procedeu à sua utilização para efeitos previsionais. Neste contexto, efectuou-se uma comparação dos resultados previstos com os reais, para os anos de 2007 e 2008, apresentando, para o período em análise, um EPAM de 4.2% e 4.1%, respectivamente para o método de regressão linear (RL) e Redes Neuronais Artificiais (RNA)
Multisensor inspection of laser-brazed joints in the automotive industry
Funding Information: Acknowledgments: Authors acknowledge the European Regional Development Fund (ERDF), Programa Operacional Regional de Lisboa (Lisb@2020 e Portugal2020), for its financial support via the project PROBING (POCI-01-0247-FEDER-040042, Ref. 40042) and the Portuguese company INTROSYS—Integration for Robotic Systems (www.introsys.eu accessed 3 November 2021) for technical collaboration. Authors also acknowledge FCT—MCTES for its financial support via the project UIDB/00667/2020 (UNIDEMI).Automobile laser brazing remains a complex process whose results are affected by several process variables that may result in nonacceptable welds. A multisensory customized inspection system is proposed, with two distinct non-destructive techniques: the potential drop method and eddy current testing. New probes were designed, simulated, produced, and experimentally validated in automobile’s laser-brazed weld beads with artificially introduced defects. The numerical simulations allowed the development of a new four-point probe configuration in a non-conventional orthogonal shape demonstrating a superior performance in both simulation and experimental validation. The dedicated inspection system allowed the detection of porosities, cracks, and lack of bonding defects, demonstrating the redundancy and complementarity these two techniques provide.publishersversionpublishe
New directions for inline inspection of automobile laser welds using non-destructive testing
POCI-01-0247-FEDER-040042, Ref. 40042 FCT-SFRH/BD/108168/ EXPL/EEI-EEE/0394/2021 UIDB/00667/2020An innovative pilot installation and eddy current testing (ECT) inspection system for laser-brazed joints is presented. The proposed system detects both surface and sub-surface welding defects operating autonomously and integrated with a robotized arm. Customized eddy current probes were designed and experimentally validated detecting pore defects with 0.13 mm diameter and sub-surface defects buried 1 mm deep. The integration of the system and the manufacturing process towards an Industry 4.0 quality control paradigm is also discussed.publishersversioninpres
ZONAS INUNDÁVEIS E QUANTIFICAÇÃO DO RISCO DE INUNDAÇÃO EM MEIOS URBANOS: ESTUDO EM COIMBRA
As inundações urbanas são, hoje em dia, um tema bastante atual em praticamente todos os países e, em particular, em zonas muito urbanizadas. Os danos por elas causados são, frequentemente, bastante graves, o que se afigura serem necessárias medidas preventivas para evitar, quando possível, ou mitigar esses eventos. A crescente urbanização e, eventualmente, as alterações climáticas recentes apresentam um forte contributo para os eventos de inundações em zonas urbanas. Associados às preocupações inerentes às inundações, surgem os mapas de risco, os quais classificam determinada zona, quando atingida por uma inundação, consoante as consequências sofridas. Em 2007, a União Europeia publicou a Diretiva 2007/60/CE que prevê, para todos os Estados-Membros, o dever de elaborarem mapas de risco de inundação. Assim, este artigo tem como objetivo a elaboração de mapas de zonas inundáveis e mapas de risco de inundação para a Zona Central de Coimbra, Portugal. Com esse propósito, simularam-se eventos pluviométricos com diferentes períodos de retorno e, com base nos resultados, elaboraram-se os referidos mapas. Através da sua elaboração, verificou-se que estes proporcionavam uma indicação clara de quais as zonas e os edifícios mais sujeitos a sofrerem maiores prejuízos em caso de inundação
ZONAS INUNDÁVEIS E QUANTIFICAÇÃO DO RISCO DE INUNDAÇÃO EM MEIOS URBANOS: ESTUDO EM COIMBRA
Normal 0 21 false false false MicrosoftInternetExplorer4 As inundações urbanas são, hoje em dia, um tema bastante atual em praticamente todos os países e, em particular, em zonas muito urbanizadas. Os danos por elas causados são, frequentemente, bastante graves, o que se afigura serem necessárias medidas preventivas para evitar, quando possível, ou mitigar esses eventos. A crescente urbanização e, eventualmente, as alterações climáticas recentes apresentam um forte contributo para os eventos de inundações em zonas urbanas. Associados às preocupações inerentes às inundações, surgem os mapas de risco, os quais classificam determinada zona, quando atingida por uma inundação, consoante as consequências sofridas. Em 2007, a União Europeia publicou a Diretiva 2007/60/CE que prevê, para todos os Estados-Membros, o dever de elaborarem mapas de risco de inundação. Assim, este artigo tem como objetivo a elaboração de mapas de zonas inundáveis e mapas de risco de inundação para a Zona Central de Coimbra, Portugal. Com esse propósito, simularam-se eventos pluviométricos com diferentes períodos de retorno e, com base nos resultados, elaboraram-se os referidos mapas. Através da sua elaboração, verificou-se que estes proporcionavam uma indicação clara de quais as zonas e os edifícios mais sujeitos a sofrerem maiores prejuízos em caso de inundação. <!--[endif] --