Bayesian Learning For Machine Learning Investing

Fleiss, Alexander; Newton, Jeremy W.

doi:10.2139/ssrn.3959215

SSRN Journal

2021

DOI: 10.2139/ssrn.3959215

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Bayesian Learning For Machine Learning Investing

Alexander Fleiss

Jeremy W. Newton²

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Aplicação de modelos de aprendizado de máquina para a predição da temperatura do rotor em motores PMSM

Fioreto,

Freitas,

Luche

2024

R. G. Secr.

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A crescente globalização e competitividade têm impulsionado empresas a buscar otimização de processos através do uso de tecnologias avançadas, como o aprendizado de máquina (machine learning). Este estudo investiga a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para a predição da temperatura do rotor de motores síncronos de ímã permanente (PMSM), utilizando uma base de dados real coletada pela Universidade de Paderborn. Foram avaliados cinco modelos: regressão linear, regressão polinomial (ordem 2 e 3), árvore de decisão e aprendizado profundo. Os resultados indicaram que a regressão polinomial de terceira ordem apresentou a melhor performance, com uma variância explicada de 93%, MSE de 22.54 e RMSE de 4.74. A capacidade de prever a temperatura do rotor com precisão pode melhorar significativamente a manutenção preditiva, a eficiência operacional e a segurança dos motores PMSM. O estudo também destaca a importância do tratamento de dados e ajuste de hiperparâmetros para a melhoria da performance dos modelos.

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Aplicação de modelos de aprendizado de máquina para a predição da temperatura do rotor em motores PMSM

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