Meta-Heurística para Predição de Parâmetros Químicos
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O principal problema da química analítica quantitativa é estimar a concentra-ção de uma ou mais espécies, a partir dos valores de determinadas propriedades físico-químicas do sistema de interesse. Para isto, é necessário construir um modelo de cali-bração, ou seja, determinar a relação entre propriedades medidas e concentrações [72]. Dentre os métodos mais usados para se realizar a calibração estão as redes neurais arti-ficiais (ANN) [18], os mínimos quadrados parciais não lineares (N-PLS) [102], regreção em componentes principais (PCR) [44] e regressão linear múltipl...
O principal problema da química analítica quantitativa é estimar a concentra-ção de uma ou mais espécies, a partir dos valores de determinadas propriedades físico-químicas do sistema de interesse. Para isto, é necessário construir um modelo de cali-bração, ou seja, determinar a relação entre propriedades medidas e concentrações [72]. Dentre os métodos mais usados para se realizar a calibração estão as redes neurais arti-ficiais (ANN) [18], os mínimos quadrados parciais não lineares (N-PLS) [102], regreção em componentes principais (PCR) [44] e regressão linear múltipla (MLR) [92]. Dentre as técnicas citadas, a regressão linear múltipla é uma das mais utilizadas, por se tratar de um modelo simples, de fácil entendimento [9] e tem se mostrado bastante eficiente, devido à evolução das técnicas de seleção de variáveis [45].
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