Implementação computacional e aplicações em dinâmica populacional do princípio de extensão de Zadeh

dc.contributor.advisor1Rojas Santos, Onofre
dc.contributor.referee1Rojas Santos, Onofre
dc.contributor.referee1Ferreira, Danton Diego
dc.contributor.referee1Cirillo, Marcelo Ângelo
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma
dc.creatorMussel, Marcelo Corrêa
dc.date.accessioned2014-08-04T15:25:53Z
dc.date.available2013-10-18
dc.date.available2014-08-04T15:25:53Z
dc.date.copyright2013
dc.date.issued2014-08-04
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas, área de concentração em Modelagem de Sistemas Biológicos, para obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.abstractIn this work, we presente a computational methodology that allows applying the extension principle to the logistic equation, more precisely the Verhulst equation. This methodology is used to allow the inclusion of uncertainty (parameters fuzzy) to mathematical models studied by classical theory. The population growth models depends of degree subjectivity when we need to estimate values for the rate of growth and / or carrying capacity. To apply the extension principle, we have used the technique of inverse function, and the solution is performed analytically. To apply this methodology, were used the data of Sorocaba city, and compared with the results of ROVEDA, (2009), the population projection of Lavras city, with data obtained from IBGE and a comparative study on the bovine growth in Brazil comparing with FREITAS, et al. (2005) data.
dc.description.concentrationModelagem de Sistemas Biológicospt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho, será apresentada uma metodologia computacional que permite aplicar o princípio de extensão à equação logística, mais precisamente à equação de Verhulst. Esta métodologia é utilizada para permitir o acréscimo de incerteza (parâmetros fuzzy) a modelos matemáticos estudados pela teoria clássica. Os modelos de crescimento populacional apresentam graus de subjetividade quando precisamos estimar valores para a taxa de crescimento e/ou para capacidade suporte. Para aplicação do princípio, foi utilizada a técnica de inversão de funções, sendo que a resolução é realizada de forma analítica, para validar esta metodologia foram utilizados dados do município de Sorocaba-SP e confrontados com os resultados de ROVEDA, (2009), realizada uma projeção da população de Lavras-MG, a partir dos dados obtidos do IBGE e um estudo comparativo sobre o crescimento de bovinos no Brasil confrontando os dados com FREITAS, et al. (2005).pt_BR
dc.identifier.citationMUSSEL, M. C. Implementação computacional e aplicações em dinâmica populacional do princípio de extensão de Zadeh. 2013. 80 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/2099
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectEquação de Verhulstpt_BR
dc.subjectPrincípio de Extensãopt_BR
dc.subjectInversão de funçõespt_BR
dc.subjectDinâmica populacionalpt_BR
dc.subjectFuzzy Logicpt_BR
dc.subjectExtension principlept_BR
dc.subjectInverse functionpt_BR
dc.subjectVerhulst equationpt_BR
dc.subjectPopulation dynamicspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
dc.titleImplementação computacional e aplicações em dinâmica populacional do princípio de extensão de Zadehpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR

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