Previsão de Gasto Energético de Manobras de Rebocadores Portuários utilizando Máquinas de Vetores Suporte e Florestas Aleatórias
Vladimir da Rocha C. Junior1; Daniel Cruz Cavalieri1; Flávio Garcia Pereira1
1 IFES, Serra, ES
Resumo
Do ponto de vista da operação de rebocadores portuários, ou gestão do processo, os gastos com combustível podem chegar a mais de 15% dos custos do negócio, o que representa milhões de reais anuais. Assim, sua identificação de forma eficiente representa uma redução de custo significativa, uma vez que este processo pode ocorrer repetidas vezes ao dia. Neste trabalho, a partir de sete características selecionadas da operação dos rebocadores, foram aplicadas técnicas de aprendizado de máquinas para prever qual o possível consumo de combustível nas manobras realizadas. Especificamente, métodos baseados em Máquinas de Vetor Suporte com três kernels tradicionais e Florestas Aleatórias kNN foram empregados, tendo seus resultados comparados. Foi demonstrado que as técnicas aplicadas podem alcançar resultados com assertividade de até 77,8% na identificação correta do consumo de combustível.