AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ONDALETAS PARA A CONSTRUÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO MULTIVARIADA EMPREGANDO DADOS DE ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO

Discrete wavelet transform (DWT) Daubecheis was used to compress the dimension of spectral infrared data for determination to the hydroxyl value (OHV) of soybean polyols samples. Spectral data were recorded between 650 and 4000 cm-1 with a 4 cm-1 resolution by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) coupled with attenuated total reflection (ATR) accessory. Through the models of regression using partial least squares (PLS) and interval partial least squares (iPLS) methods, the performance of each was compared with the original and/or between them. The spectra data set compressed the 1/4 of its original dimension they had presented the best one resulted with a lesser RMSEP that the model with the not compress signal and a similar correlation. With this result a model of lesser dimension was gotten however with the same capacity, thus DWT, getting a robust method for the reduction of the dimension of the spectra data sets, when if to intend to construct regression multivariate models.Neste trabalho utilizou-se a Transformada Discreta Ondaleta (TDO) Daubechies, com 4 coeficientes (Daub4), para compactar a dimensão da matriz de dados espectrais, obtidos por espectroscopia no infravemelho com transformada de Fourier, através da reflectância total atenuada (FTIR-ATR) de amostras de polióis de óleo de soja, visando a determinação do valor de hidroxilas (VOH). Através dos modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), comparou-se o desempenho de cada um dos 5 conjuntos de dados compactados, com o original e/ou entre eles. O conjunto de dados dos espectros de polióis, compactado a 1/4 da sua dimensão original, foi considerado como o mais robusto apresentando um RMSEP 20,28% menor que o modelo com os espectros não compactados e uma correlação semelhante. Esse resultado implicou em um modelo de dimensões menores com a mesma capacidade preditiva, assim a TDO (Daub4), mostra ser um método robusto para a redução da dimensão da matriz de dados espectrais, quando pretende-se construir modelos de regressão multivariados

Avaliação do desempenho de ondaletas para a construção de modelos de regressão multivariada empregando dados de espectroscopia no infravermelho

Neste trabalho utilizou-se a Transformada Discreta Ondaleta (TDO) Daubechies, com 4 coeficientes (Daub4), para compactar a dimensão da matriz de dados espectrais, obtidos por espectroscopia no infravermelho com transformada de Fourier no intervalo 650- 4.000 cm-1, através da reflectância total atenuada (FTIR-ATR) de amostras de polióis de óleo de soja, visando a determinação do valor de hidroxilas (VOH) que para as amostras estudadas corresponde a faixa 23,66-195,04 mg de KOH/g. Através dos modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), comparou-se o desempenho de cada um dos 5 conjuntos de dados compactados, com o original e/ou entre eles. O conjunto de dados dos espectros de polióis, compactado a 1/4 da sua dimensão original, foi considerado como o mais robusto apresentando redução do RMSEP em 20,28% em relação ao modelo com os espectros não compactados e coeficientes de determinação semelhantes. Esse resultado implicou em um modelo de dimensões menores com a mesma capacidade preditiva, assim a TDO (Daub4), mostra ser um método robusto para a redução da dimensão da matriz de dados espectrais, quando pretende-se construir modelos de regressão multivariados

Particle swarm method for optimization of multivariate regression models employees for biodiesel determination in biodiesel/vegetable oil/diesel blends

Foram comparados diferentes modelos de regressão multivariada por mínimos quadrados parciais para a quantificação de biodiesel nas blendas binárias e ternárias biodiesel/óleo vegetal/diesel empregando espectrofotometria no infravermelho médio com reflexão total atenuada (FTIR/ATR). Um total de oitenta blendas binárias ou ternárias foram empregadas para a construção e validação dos modelos. O método do enxame de partículas (PSO) foi implementado para a otimização das regiões espectrais juntamente com a regressão por mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS). Dentre os modelos por PLS empregando: toda a faixa espectral 4000-650 cm-1, as regiões espectrais sugeridas pela norma ASTM NBR 15568 (1750-1735 cm-1 e 1200-1100 cm-1) e as regiões selecionadas pelo modelo híbrido iPLS-PSO, os melhores resultados de R2 cal, RMSEC, RMSECV e RMSEP foram obtidos para o iPLS-PSO, que emprega uma abordagem determinística (iPLS) combinada a uma abordagem heurística (PSO). Assim é possível utilizar a regressão por PLS para quantificação dos teores de biodiesel em amostras reais de diesel comercial (blendas de biodiesel/diesel), mesmo quando estas foram intencionalmente adulteradas total ou parcialmente com óleo vegetal.This work compares different multivariate partial least squares regression models for the quantification of biodiesel in binary and ternary blends biodiesel/vegetable oil/diesel using the Fourier transform infrared by attenuated total reflectance (FTIR/ATR). Eighty ternary or binary blends were used for the calibration and validation of models. The particle swarm optimization (PSO) was implemented to select the spectral regions combined with the interval partial least squares regression (iPLS). Three models obtained by regression by partial least squares (PLS) using the completely spectral range (4000-650 cm-1), the spectral regions suggested by ASTM NBR 15568 (1750-1735 cm-1 and 1200-1100 cm-1) and the regions selected by the hybrid model iPLS-PSO were builded. The best results of R2 cal, RMSEC, RMSECV and RMSEP were obtained for iPLS-PSO, which employs a deterministic approach (iPLS) combined with a heuristic approach (PSO). These results using multivariate regression to quantify the biodiesel content in real samples of commercial diesel (biodiesel blends/diesel), even when these were intentionally adulterated completely or in part with

Particle Swarm Method for Optimization of Multivariate Regression Models Employees for Biodiesel Determination in Biodiesel/Vegetable Oil/Diesel Blends

Foram comparados diferentes modelos de regressão multivariada por mínimos quadrados parciais para a quantificação de biodiesel nas blendas binárias e ternárias biodiesel/óleo vegetal/diesel empregando espectrofotometria no infravermelho médio com reflexão total atenuada (FTIR/ATR). Um total de oitenta blendas binárias ou ternárias foram empregadas para a construção e validação dos modelos. O método do enxame de partículas (PSO) foi implementado para a otimização das regiões espectrais juntamente com a regressão por mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS). Dentre os modelos por PLS empregando: toda a faixa espectral 4000-650 cm-1, as regiões espectrais sugeridas pela norma ASTM NBR 15568 (1750-1735 cm-1 e 1200-1100 cm-1) e as regiões selecionadas pelo modelo híbrido iPLS-PSO, os melhores resultados de R2 cal, RMSEC, RMSECV e RMSEP foram obtidos para o iPLS-PSO, que emprega uma abordagem determinística (iPLS) combinada a uma abordagem heurística (PSO). Assim é possível utilizar a regressão por PLS para quantificação dos teores de biodiesel em amostras reais de diesel comercial (blendas de biodiesel/diesel), mesmo quando estas foram intencionalmente adulteradas total ou parcialmente com óleo vegetal.This work compares different multivariate partial least squares regression models for the quantification of biodiesel in binary and ternary blends biodiesel/vegetable oil/diesel using the Fourier transform infrared by attenuated total reflectance (FTIR/ATR). Eighty ternary or binary blends were used for the calibration and validation of models. The particle swarm optimization (PSO) was implemented to select the spectral regions combined with the interval partial least squares regression (iPLS). Three models obtained by regression by partial least squares (PLS) using the completely spectral range (4000-650 cm-1), the spectral regions suggested by ASTM NBR 15568 (1750-1735 cm-1 and 1200-1100 cm-1) and the regions selected by the hybrid model iPLS-PSO were builded. The best results of R2 cal, RMSEC, RMSECV and RMSEP were obtained for iPLS-PSO, which employs a deterministic approach (iPLS) combined with a heuristic approach (PSO). These results using multivariate regression to quantify the biodiesel content in real samples of commercial diesel (biodiesel blends/diesel), even when these were intentionally adulterated completely or in part with