` MODELO DE PREDIÇÃO DE DADOS BASEADO EM REDES NEURAIS RECORRENTES INTEGRADO COM HISTORIADOR INDUSTRIAL

Autori

  • Marcio Fontana Universidade Federal da Bahia

Abstract

Este artigo apresenta o desenvolvimento e avaliação de modelo de predição de dados de potência elétrica gerada baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM integrados com historiador industrial e interface gráfica de usuário. Os dados utilizados foram obtidos diretamente do historiador industrial PI System utilizando a interface PI Web API. Os códigos dos modelos de predição foram desenvolvidos em linguagem Python. O modelo utilizando rede neural com quatro camadas LSTM teve um bom desempenho (R² = 0,718) e o modelo de rede neural foi integrado a um dashboard do PI Vision facilitando a predição de dados sob demanda pelo usuário final.

 

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Pubblicato

2021-12-28

Fascicolo

Sezione

Artigos