Aplicação de técnicas de árvore de decisão em banco de dados da UHE de Tucuruí
This paper presents the concept of data mining and its application to datasets Tucuruí Hydroelectric Plant, in order to perform technical decision tree trying to show that it is possible to apply the technique in Electric Power Systems. The task at hand will be performed on two data sets that are hy...
| Autor principal: | NEVES, Elaine Kelly Nascimento |
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| Grau: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
| Publicado em: |
2018
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| Acesso em linha: |
http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/678 |
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oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-6782019-01-18T13:30:07Z Aplicação de técnicas de árvore de decisão em banco de dados da UHE de Tucuruí NEVES, Elaine Kelly Nascimento OHANA, Ivaldo http://lattes.cnpq.br/9651229101043353 Sistemas de energia elétrica Mineração de dados (Computação) Árvore de decisão Usina Hidrelétrica de Tucuruí CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO This paper presents the concept of data mining and its application to datasets Tucuruí Hydroelectric Plant, in order to perform technical decision tree trying to show that it is possible to apply the technique in Electric Power Systems. The task at hand will be performed on two data sets that are hydrological data and electrical data. The characteristics of the process of Knowledge Discovery in Database and concepts of data mining and decision tree tool of choice for data analysis will be described. Also C4.5 algorithm and its execution characteristics will be presented. The final part of the paper presents the analysis of the results obtained, the conclusions on the application of data mining techniques and the importance of the task of the decision tree for the electric power system. O presente trabalho traz o conceito de mineração de dados e sua aplicação sobre conjuntos de dados da Usina Hidrelétrica de Tucuruí, com o objetivo de executar técnicas de árvore de decisão buscando mostrar que é possível a aplicação da técnica em Sistemas Elétricos de Potência. A tarefa em questão será realizada sobre dois conjuntos de dados que são os dados hidrológicos e os dados elétricos. Serão descritas as características do processo de Descoberta do Conhecimento em Banco de Dados e os conceitos de mineração de dados, bem como árvore de decisão, ferramenta escolhida para a análise dos dados. Também será apresentado o algoritmo C4.5 e suas características de execução. A parte final do trabalho apresenta as análises dos resultados obtidos, as conclusões sobre a aplicação das técnicas de mineração de dados e a importância da tarefa de árvore de decisão para o sistema elétrico de potência. 2018-09-06T16:53:39Z 2018-09-06T16:53:39Z 2013 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação NEVES, Elaine Kelly Nascimento. Aplicação de técnicas de árvore de decisão em banco de dados da UHE de Tucuruí. Orientador: Ivaldo Ohana. 2013. vii, 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2013. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/678. Acesso em:. http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/678 Acesso Aberto 1 CD-ROM |
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Biblioteca Digital de Monografias - UFPA |
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This paper presents the concept of data mining and its application to datasets Tucuruí Hydroelectric Plant, in order to perform technical decision tree trying to show that it is possible to apply the technique in Electric Power Systems. The task at hand will be performed on two data sets that are hydrological data and electrical data. The characteristics of the process of Knowledge Discovery in Database and concepts of data mining and decision tree tool of choice for data analysis will be described. Also C4.5 algorithm and its execution characteristics will be presented. The final part of the paper presents the analysis of the results obtained, the conclusions on the application of data mining techniques and the importance of the task of the decision tree for the electric power system. |
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