Using an artificial neural network to approximate the temporal evolution function of the lorenz system

Authors

  • Andrea Martiniano Universidade Nove de Julho
  • Ricardo Pinto Ferreira Universidade Nove de Julho
  • Arthur Ferreira Universidade de São Paulo - USP
  • Aleister Ferreira Faculdade Santa Rita de Cássia
  • Renato José Sassi Universidade Nove de Julho

DOI:

https://doi.org/10.32358/rpd.2016.v2.94

Keywords:

Artificial Neural Network, Lorentz system, Approximation functions.

Abstract

The main objective of this paper is to approximate the temporal evolution function of the Lorenz system using Artificial Neural Networks (ANN) type Multilayer Perceptron (MLP). Apart from this main objective, as a specific objective, presents the basic concepts of ANN, a brief history of chaos theory and the Lorentz system. The methodology used in the structuring of this paper was defined as bibliographic and experimental. Currently, there is great interest in models of neural networks to solve unconventional and complex problems, in this context the ANN have emerged as an alternative for numerous applications in various areas of knowledge. The results of the experiments indicate positively to the use of ANN. It is hoped that this paper encourage the use of ANN in complex applications where learning, association, generalization and abstraction are needed to support decision-making. It was concluded that the use of ANN could be an alternative for solving problems involving approximation functions.

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Author Biography

Andrea Martiniano, Universidade Nove de Julho

Bacharel em Administração de Empresas com Habilitação em Gestão e Negócios pela Faculdade Sumaré (2008). Pós - graduação "Latu Sensu" em Tecnologia da Informação e Internet na área de Ciência da Computação, pela Universidade Nove de Julho (2009). Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Nove de Julho (2012). Atuando nos seguintes temas: Engenharia de Produção, Gestão do Absenteísmo e Presenteísmo, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais, Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e Data Mining.

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Published

2016-04-30

How to Cite

Martiniano, A., Ferreira, R. P., Ferreira, A., Ferreira, A., & Sassi, R. J. (2016). Using an artificial neural network to approximate the temporal evolution function of the lorenz system. Revista Produção E Desenvolvimento, 2(1), 26–38. https://doi.org/10.32358/rpd.2016.v2.94

Issue

Section

Territorial Affairs