@MASTERSTHESIS{ 2021:1917318449,
 	title = {Comparação entre algoritmos de seleção de variáveis em regressão PLS para determinação de parâmetros de qualidade de biodiesel por espectrometria NIR},
 	year = {2021},
 	url = "http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/3877",
 	abstract = "O Algoritmo bioinspirado firefly (FFiPLS) é baseado na atratividade entre vaga-lumes 
 como comportamento de enxame ao procurar por comida. A técnica de seleção de 
 variáveis é capaz de reduzir o número de variáveis por intervalos a fim de obter 
 melhoria das previsões do modelo quimiométrico. Neste sentido, o presente estudo 
 tem como objetivo comparar o desempenho de modelos quimiométricos de regressão 
 PLS utilizando algoritmos de seleção de variáveis por intervalos FFiPLS frente ao 
 iSPA-PLS e iPLS para determinação de parâmetros de qualidade de biodiesel por
 espectrometria NIR. O desenvolvimento deste trabalho contou com a obtenção das 
 amostras de biodiesel a partir de óleo de soja via rota metílica. Posteriormente, foi 
 mensurada a densidade do biodiesel e por fim adicionado ao diesel em proporções 5, 
 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45 e 50 (%v/v), o índice de biodiesel em diesel, ambos 
 realizados em triplicata. Construiu-se um banco de dados a partir das medidas dos 
 espectros de absorção no infravermelho próximo com 100 amostras de biodiesel, na 
 faixa dos comprimentos de onda (λ) de 410 a 2500 nm. A partir desta faixa foram 
 escolhidas duas faixas espectrais, de 441-1551 nm e de 1100-1600 nm. As regiões 
 foram escolhidas por estar nas regiões de primeira e segunda região de sobretom do 
 C–H. O tratamento quimiométrico consistiu na seleção das amostras dos conjuntos 
 de calibração e predição utilizando algoritmo SPXY, e para remoção de outliers o teste 
 T² de Hotelling. Empregou-se como pré-processamento espectral a derivação 
 Savitzky-Golay, polinômio de 2º grau e janela de 17 pontos. O software utilizado para 
 os pré-tratamentos e para a remoção de outliers foi o The Unscrambler® versão 9.7. 
 Para seleção de amostras e variáveis bem como para a construção dos modelos foi 
 utilizado o software Matlab® versão R2016a. Foram comparados ao algoritmo FFiPLS 
 outros dois algoritmos para seleção de variáveis por intervalos: o iSPA-PLS e o iPLS. 
 Para o índice de biodiesel em diesel, os modelos com faixa de 441-1551 nm com pré processamento espectral apresentaram baixos valores de variáveis latentes, com 
 melhores valores para a etapa de predição (RMSEP, R²predição e REP) para os três 
 algoritmos de seleção de variáveis, iSPA-PLS, iPLS e FFiPLS. Já para a densidade,
 O modelo com faixa de 410-2500 nm com pré-processamento espectral, o algoritmo 
 FFiPLS apresentou melhores valores na etapa de predição (RMSEP, R²predição e REP).",
 	publisher = {Universidade Estadual da Paraíba},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ},
 	note = {Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP}
}