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Programação por Metas para Ajuste Não Linear

dc.contributor.authorAlmeida, G.c. [UNESP]
dc.contributor.authorMarcucci, L. W. [UNESP]
dc.contributor.authorPinto, E. R. [UNESP]
dc.contributor.authorOliveira, M. H. [UNESP]
dc.contributor.authorFlorentino, H. O. [UNESP]
dc.contributor.authorCantane, D. R. [UNESP]
dc.contributor.authorJones, D. F.
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.institutionUniversity of Portsmouth
dc.date.accessioned2021-07-14T10:36:27Z
dc.date.available2021-07-14T10:36:27Z
dc.date.issued2020-08-03
dc.description.abstractThe aim of this work was to compare the effectiveness of Goal Programming models, as a nonlinear regression tool, with the classical nonlinear fitting methods. The models were applied to experimental data of inactivation Salmonella spp. in ground pork. The investigation of the methods’ efficiency was made by calculation of the maximum and absolute errors.en
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho foi comparar a eficácia dos modelos de Programação por Metas como ferramenta de regressão não linear, com os métodos de ajustes não lineares clássicos. Aplicou-se os modelos a dados experimentais de inativação de Salmonella spp. em carne móıda suína. A investigação da eficiência dos métodos foi realizada pelo cálculo do erro absoluto.pt
dc.description.affiliationUNESP, IB
dc.description.affiliationUniversity of Portsmouth, Faculty of Technology
dc.description.affiliationUnespUNESP, IB
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 88882.433353/2019-01; 001
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 312551/2019-3
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2013/07357-0; 2014/04353-8; 2015/07293-9; 2019/05505-0
dc.format.extent249-259
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5540/tema.2020.021.02.0002490249
dc.identifier.citationTEMA (São Carlos). Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional, v. 21, n. 2, p. 249-259, 2020.
dc.identifier.doi10.5540/tema.2020.021.02.0002490249
dc.identifier.fileS2179-84512020000200249.pdf
dc.identifier.issn1677-1966
dc.identifier.issn2179-8451
dc.identifier.scieloS2179-84512020000200249
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/212214
dc.language.isopor
dc.publisherSociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional
dc.relation.ispartofTEMA (São Carlos)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceSciELO
dc.subjectnonlinear regressionen
dc.subjectgoal programmingen
dc.subjectLeast Square Methoden
dc.subjectLevenberg-Marquardten
dc.subjectregressão não linearpt
dc.subjectotimização por metaspt
dc.subjectMétodo de Mínimos Quadradospt
dc.subjectLevenberg-Marquardtpt
dc.titleProgramação por Metas para Ajuste Não Linearpt
dc.typeArtigo
dspace.entity.typePublication
unesp.author.orcid0000-0002-1674-1554[1]
unesp.author.orcid0000-0002-6265-9439[2]
unesp.author.orcid0000-0001-5057-6911[3]
unesp.author.orcid0000-0001-9047-7782[4]
unesp.author.orcid0000-0003-2740-8826[5]
unesp.author.orcid0000-0001-5561-3929[6]
unesp.author.orcid0000-0002-9101-746X[7]

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