REDES NEURAIS NA GERAÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE PODER CALORÍFICO DE RESÍDUOS SÓLIDOS
DOI:
https://doi.org/10.26512/ripe.v2i9.15032Abstract
Abstract. As crescentes preocupações socioambientais têm incentivado discussões acerca de alternativas que aliem uma diminuição da participação de fontes fósseis na matriz energética e a redução de impactos ambientais negativos decorrentes da atividade humana. O aproveitamento energético de resíduos sólidos urbanos contribui tanto para o incremento da oferta de energia quanto para a redução do volume dos resíduos a serem depositados no solo. Entretanto, para uma implementação adequada de uma planta de recuperação energética é imprescindível que se possa determinar o potencial energético dos resíduos. Este trabalho propôs-se a explorar várias configurações de uma técnica computacional denominada redes neurais artificiais para determinação da melhor abordagem no desenvolvimento de modelos de previsão de potencial energético de resíduos sólidos. Dentre as 432 configurações testadas, 80 (18,5%) obtiveram um índice de previsão considerado excelente, e a rede de melhor desempenho atingiu um índice de erro médio percentual absoluto de apenas 2,9%, superando os modelos matemáticos utilizados para comparação. Os resultados mostram que o algoritmo de treinamento e as funções de ativação são os parâmetros mais importantes de uma rede neural na geração de modelo de previsão de potencial energético de resíduos sólidos urbanos.
Keywords: Resíduos sólidos urbanos, Poder calorífico superior, Redes neurais artificiais, Modelos de previsão, Aproveitamento energético de resíduos
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