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Tipo do documento: Dissertação
Título: Análise preditiva de explosões solares: uma abordagem baseada em regras de associação de eventos
Autor: Nogare, Diego Candile Dalle 
Primeiro orientador: Silveira, Ismar Frango
Primeiro membro da banca: Correia, Emília
Segundo membro da banca: Silva, Leandro Augusto da
Terceiro membro da banca: Voelzke, Marcos Rincón
Resumo: Por meio de uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) foi possível entender o estado da arte das pesquisas envolvendo predição de explosões solares. Com o resultado da RSL foi descoberto que modelos de Aprendizagem de Máquina utilizando algoritmo de Support Vector Machine (SVM) são os mais utilizados para analisar e predizer as explosões solares. A proposta deste estudo é apresentar uma visão diferente, se baseando em regras de associações entre os eventos de explosões solares.
Abstract: Through a Systematic Review of Literature (SRL), it was possible to understand the state of the art of research involving prediction of solar flares. With the result of the SRL it was found that Machine Learning models using the Support Vector Machine (SVM) algorithm are the most used to analyze and predict the solar flares. This study scope is developing a different approach, based on association rules among the solar flare events.
Palavras-chave: explosão solar
mineração de dados
aprendizagem de máquina
Big Data
predição
Satélite GOES
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Programa: Engenharia Elétrica
Agencia(s) de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citação: NOGARE, Diego Candile Dalle. Análise preditiva de explosões solares: uma abordagem baseada em regras de associação de eventos. 2020. 82 f. Dissertação (mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2020.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/4279
Data de defesa: 6-Fev-2020
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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