SISTEMA DE INFERÊNCIA FUZZY PARA ESTIMATIVA DE CRESCIMENTO POPULACIONAL

  • Marina Silva
  • Morgana Antunes Cardoso
  • Matheus Collares Machado
  • Ana Paula Ludtke Ferreira
Rótulo Sistemas, inferência, Lógica, Fuzzy, Crescimento, populacional

Resumo

A estrutura da população brasileira tem sofrido alterações nas últimas décadas, tanto na distribuição etária como, seguindo uma tendência global, no ritmo de crescimento. O conhecimento a respeito dessas mudanças é necessário para desenvolvimento de políticas públicas que atendam melhor a população, principalmente em um contexto ambiental para que se possam buscar mais alternativas para um desenvolvimento sustentável. No entanto estimar esse crescimento se mostra custoso devido a grande quantidade de variáveis que o influenciam e ao grau de incerteza associado a ela. Quando tratamos de problemas no mundo real fica claro a ausência de certezas absolutas quanto a certas informações. Utilizando a lógica clássica bi-valorada, aproximações não são possíveis e consequentemente qualquer grau de incerteza não pode ser expressado por valores verdadeiro ou falso. Como alternativa temos a lógica fuzzy que possui uma forma de raciocinar muito semelhante ao modelo de raciocínio humano, baseado em aproximações e cercado de incertezas e suposições. O objetivo deste trabalho é apresentar uma aplicação de sistemas de inferência Fuzzy para estimar o aumento da população de cada estado brasileiro baseado em dados como expectativa de vida, taxa de natalidade, taxa de mortalidade, taxa de fecundidade, distribuição de pessoas por faixa etária, entre outras. O sistema é dividido em 3 etapas: fuzzificação, motor de inferência e defuzzificação. A fuzzificação consiste em estimar um grau de pertença para os valores de entrada, utilizando a base de conhecimento formada por regras e conjuntos Fuzzy criados com os dados estatísticos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O motor de inferência é etapa que avalia as variáveis de entrada aplicando as regras e inferindo respostas fuzzy ao processamento. A defuzzificação converte os valores inferidos em valores correspondentes aos de entrada. Os resultados obtidos através do sistema utilizando lógica Fuzzy estão em conformidade com os valores apresentados nas projeções do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Quando foram utilizadas mais variáveis de estado maior o grau de precisão obtido na taxa de crescimento populacional. O uso da Lógica Fuzzy como recurso para a estimativa do crescimento populacional se mostrou apropriado.

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Publicado
2020-08-28
Como Citar
SILVA, M.; ANTUNES CARDOSO, M.; COLLARES MACHADO, M.; PAULA LUDTKE FERREIRA, A. SISTEMA DE INFERÊNCIA FUZZY PARA ESTIMATIVA DE CRESCIMENTO POPULACIONAL. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 11, n. 2, 28 ago. 2020.