Título:	A utilização de Redes Neurais Artificiais para a previsão da demanda de combustíveis na Marinha do Brasil
Autor(es):	Abreu, Vitor dos Santos de
Palavras-chave:	Redes Neurais Artificiais Previsão de Demanda Marinha do Brasil Abastecimento de Combustíveis
Áreas de conhecimento da DGPM:	Abastecimento
Setor(es) da Marinha:	Secretaria-Geral da Marinha (SGM)
Data do documento:	2023
Editor:	Centro de Instrução e Adestramento Almirante Newton Braga (CIANB)
Descrição:	Este trabalho investiga a viabilidade de otimização da previsão de demanda de combustíveis na Marinha do Brasil por meio do uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). O estudo focou no desenvolvimento de um modelo computacional que prediz com acurácia a necessidade desses recursos. Concentra-se exclusivamente em combustíveis, pela sua preponderância nos gastos institucionais, e explora dados do Sistema de Informações Gerenciais do Abastecimento. Para alcançar a implementação do modelo, o trabalho propõe a análise classificatória da demanda, uma análise exploratória dos dados, a construção de um modelo preditivo via RNA e sua validação por meio de simulações. O estudo é inovador pela aplicação de RNA na previsão de abastecimento de combustível na Marinha, podendo significar um salto qualitativo na precisão logística e na tomada de decisões informadas.
Tipo de Acesso:	Acesso aberto
URI:	https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846550
Tipo:	Trabalho de fim de curso
Aparece nas coleções:	Abastecimento: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso

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