Publicação: Análise comparativa de redes neurais na previsão de intensidade de sinal de televisão digital na faixa de UHF (572 A 578 MHz) na cidade de Araguari
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
Esta pesquisa apresenta uma análise comparativa de Redes Neurais Artificiais baseada em algoritmos preditores para estimar a intensidade de campo elétrico em sinais de televisão digital terrestre na faixa de 572 a 578 MHz, na cidade de Araguari, Minas Gerais. Os algoritmos de Levemberg-Marquardt, Regularização Bayesiana e Gradiente Conjugado Escalonado tiveram seus resultados avaliados pelo Coeficiente de Regressão (R) e Mean Squared Error (MSE), quanto mais próximo de 1 o R e menor o MSE, melhores os resultados. O conjunto de amostras medidas em campo foi dividido aleatoriamente em 80% para o treinamento, 10% para validação e 10% para os testes. Os três modelos ofereceram elevada precisão, sendo que o algoritmo de Regularização Bayesiana apresentou os melhores indicadores estatísticos, tanto no seu maior valor de regressão R quanto no menor MSE, em comparação com os algoritmos de Levemberg-Marquardt e Gradiente Conjugado Escalonado, respectivamente.
Abstract
This research presents a comparative analysis of Artificial Neural Networks based on predictive algorithms to estimate the electric field strength in digital terrestrial television signals in the range from 572 to 578 MHz, in the city of Araguari, Minas Gerais. The Levemberg-Marquardt, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient algorithms had their results evaluated by the Regression Coefficient (R) and Mean Squared Error (MSE), the closer to 1 the R and the lower the MSE, better the results. The set of samples measured in the field was randomly divided into 80% for training, 10% for validation and 10% for testing. The three models provided high precision, and the Bayesian Regularization algorithm presented the best statistical indicators, both in its highest R regression value and in the lowest MSE, compared to the algorithms of Levemberg-Marquardt e Scaled Conjugate Gradient, respectively.
Palavras-chave
Televisão Digital Terrestre, Redes Neurais Artificiais, Levemberg-Marquardt, Regularização Bayesiana e Gradiente Conjugado Escalonado, Digital Terrestrial Television, Artificial Neural Networks, Levemberg-Marquardt, Bayesian Regularization, Scaled Conjugate Gradient
Citação
SOUTO, Alisson de Carvalho. Análise comparativa de redes neurais na previsão de intensidade de sinal de televisão digital na faixa de UHF (572 A 578 MHz) na cidade de Araguari. 2024. 88 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.103