Rede neural GRU para previsão da curva I-V de uma célula solar policristalina.
Rede neural baseada em GRU para prever a curva I-V de células solares policristalinas de silício.
Utiliza temperatura de superfície, irradiância e intervalo de voltagem como variáveis de entrada.
Otimizada para alta eficiência computacional, supera limitações de métodos determinísticos ao prever o comportamento elétrico com agilidade.
Rede neural LSTM para previsão da curva I-V
Rede neural do tipo LSTM projetada para a previsão precisa da curva I-V. Sua arquitetura processa dependências temporais complexas, sendo altamente eficaz para analisar o comportamento da célula solar ao longo de séries temporais estendidas e condições variadas.
Rede neural GRU-LSTM para previsão da curva I-V
Arquitetura avançada que combina a agilidade da GRU com a robustez de memória da LSTM. Oferece uma solução para a previsão da curva I-V, equilibrando desempenho computacional e precisão analítica em cenários dinâmicos.
Previsão de Evasão Universitária com Aprendizado de Máquina
A ferramenta computacional emprega aprendizado de máquina para prever a evasão universitária. Utiliza uma abordagem híbrida: algoritmos complexos para identificar alunos em risco, visando suporte preventivo, e modelos interpretáveis (ex: Árvore de Decisão) para fundamentar legalmente os processos administrativos de desligamento, analisando variáveis demográficas, socioeconômicas e acadêmicas
Varimax-Rotated Factor Normal Boundary Intersection (Post Optimization)
Implementação em Virtual Basic for Applications (VBA) do método Varimax-Rotated Factor Normal Boundary Intersection (VRF-NBI) com etapa avançada de pós-otimização que combina Distância Generalizada e Entropia de Shannon para refinar fronteiras de Pareto e identificar o melhor ponto ótimo entre múltiplas alternativas. Permite priorizar objetivos conforme preferências do decisor, aumentando a confiabilidade em problemas complexos com trade-offs
Varimax-Rotated Factor Normal Boundary Intersection
Ferramenta em Python para otimização multiobjetivo baseada no método Varimax-Rotated Factor Normal Boundary Intersection (VRF-NBI), que integra redução de dimensionalidade, rotação Varimax e Normal Boundary Intersection para gerar soluções Pareto-ótimas e analisar conflitos entre variáveis. Automatiza desde o tratamento dos dados até a visualização dos resultados, facilitando decisões técnicas mesmo em cenários complexos.
Otimizador de Rotas
Ferramenta em Virtual Basic for Applications (VBA) integrada ao Excel para otimização inteligente de rotas por Algoritmo Genético, equilibrando tempo e distância simultaneamente. Permite cadastrar cidades, veículos, demandas e custos, além de integrar dados de mapas via APIs (ex.: Google Maps). Gera análises e visualizações automáticas, apoiando decisões logísticas e redução de custos operacionais.
Multivariate Factor Score
Biblioteca computacional desenvolvida em Python, testada e validada em múltiplos datasets tabulares, com resultados consistentes e reproduzíveis. A solução foi verificada por meio de experimentos computacionais e comparações metodológicas, demonstrando robustez e aplicabilidade em problemas de Feature Engineering e Machine Learning.
Elipse de Confiança
Ferramenta em Virtual Basic for Applications (VBA) no Excel para construção e análise interativa de elipses de confiança em dados multivariados, permitindo ajustar parâmetros estatísticos em tempo real e visualizar incertezas, correlações e outliers. Facilita a interpretação de resultados e a comparação entre cenários, sendo aplicável em ensino, pesquisa, controle de qualidade e processos industriais
Residential Generation Analyser & Simulator - REGASI
O Residential Generation Analyser & Simulator (REGASI) é uma ferramenta computacional para análise de sistemas híbridos de geração de energia em nível residencial. O modelo integra energia fotovoltaica, eólica e armazenamento em baterias, considerando aspectos técnicos, econômicos, incluindo VPL e Autossuficiência.
