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Este trabalho avalia alguns tipos de Redes Neurais Artificiais na tarefa de modelar dinamicamente o comportamento da resistencia eletrica de um forno de reducao de aluminio primario. A proposta e utilizar Redes Neurais Multicamada Diretas (RNMD) e Redes Neurais Recorrentes (RNR) para modelar a resistencia eletrica do forno. Para cada uma destas Redes Neurais e explorada a sua capacidade de modelar sistemas dinâmicos, seja variando o numero de camadas de neuronios, bem como o numero de neuronios em cada camada, variando tambem os sinais de entrada da rede neural, etc. Os dados a serem utilizados na modelagem sao oriundos de uma fabrica brasileira de aluminio primario. Esta modelagem pode ser usada para controlar a distância (subir ou descer) entre os anodos e catodos do forno de reducao, procurando sempre garantir a Producao do aluminio primario, com alto teor de pureza, com base em dados disponiveis online no sistema de controle da fabrica.

Comparação de Modelos Neurais Aplicados a Resistência de Fornos de Redução do Alumínio Primário