Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3495
Título: Aprendizado de máquina aplicado a predição de alarme de temperatura em rolamentos de vagões de trem
Título(s) alternativo(s): Machine learning applied to prediction of temperature alarm on train carriage bearings
Autor(es): SILVA, Ada Cristina França da
Palavras-chave: Temperatura de rolamentos
Hotbox
Ferrovia
Séries temporais
SVR
Bearing temperature
Hotbox
Railway
Time series
SVR
MLP
Data do documento: 11-Jul-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O alarme de temperatura de rolamentos é um custo elevado para as ferrovias, pois é necessário a parada do trem. A predição com antecedência dessas temperaturas pode ajudar na manutenção preditiva desse componente. Visando isso, esse trabalho propõe um estudo sobre o comportamento da temperatura de rolamento de trem e a construção de um modelo para para predizer futuras temperaturas. Utiliza-se de uma série temporal multivariada para compor o banco de dados e aprendizado de máquina. Para a realização da predição, o Support Vector Regression e Redes Neurais de Múltiplas Camadas foram escolhidas e seus resultados foram comparados. Todas as etapas são descritas, desde o processamento de dados até a etapa de avaliação dos resultados.
Descrição: Abstract The bearing temperature alarm is a high cost for the railways as it is necessary to stop the train. Prediction of these temperatures in advance can help predictive maintenance of this component. Aiming at this, this work propose to study the behavior of train rolling temperature and proposes a model to predict future temperatures. We use a multivariate time series to compose the database and machine learning. In order to carry out the prediction, the Support Vector Regression and multi-layered neural networks were chosen and their results compared. All steps are described, from the data processing to the evaluation stage of the results.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3495
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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