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Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)

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dc.contributor.authorCarmo, João Pedro Bassi Rocha do-
dc.date.accessioned2025-06-24T18:13:25Z-
dc.date.available2025-06-24T18:13:25Z-
dc.date.issued2024-11-12-
dc.identifier.urihttps://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847926-
dc.descriptionEste estudo analisa a viabilidade de aplicação de modelos de Machine Learning no processo logístico de previsão da demanda de fardamento da Marinha do Brasil. Esta pesquisa enfatizou o desenvolvimento de um código computacional para mensurar a eficiência da demanda estimada dos itens da cadeia de suprimento de fardamento que são gerenciados por meio do Sistema de Informações Gerenciais do Abastecimento da Marinha do Brasil (SINGRA). A pesquisa adota uma abordagem exploratória, utilizando referenciais teóricos, bem como análise dos dados coletados por meio de consultas extraídas do Banco de Dados do SINGRA. A aplicação da Machine Learning foi realizada por meio de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão e os resultados foram comparados com os modelos tradicionais de Regressão Linear, Média Móvel e Amortecimento Exponencial Simples.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherCentro de Instrução e Adestramento Almirante Newton Braga (CIANB)pt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectMétodos de Previsão de Demandapt_BR
dc.subjectModelo Computacionalpt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectÁrvore de Decisãopt_BR
dc.titleAplicação de Modelos de Machine Learning para a Previsão da Demanda de Fardamento na Marinha do Brasilpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.subject.dgpmAbastecimentopt_BR
Aparece nas coleções:Abastecimento: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso

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