Artigo Anais II CONEPETRO

"2016-08-10 00:00:00" // app/Providers/../Base/Publico/Artigo/resources/show_includes/info_artigo.blade.php

App\Base\Administrativo\Model\Artigo {#1843 // app/Providers/../Base/Publico/Artigo/resources/show_includes/info_artigo.blade.php
  #connection: "mysql"
  +table: "artigo"
  #primaryKey: "id"
  #keyType: "int"
  +incrementing: true
  #with: []
  #withCount: []
  +preventsLazyLoading: false
  #perPage: 15
  +exists: true
  +wasRecentlyCreated: false
  #escapeWhenCastingToString: false
  #attributes: array:35 [
    "id" => 27040
    "edicao_id" => 56
    "trabalho_id" => 104
    "inscrito_id" => 145
    "titulo" => "REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS"
    "resumo" => "Com o advento dos carros flex, os motoristas puderam escolher com qual combustível abastecer seus carros, etanol ou gasolina. Esta novidade trouxe benefícios para o consumidor principalmente no tocante ao lado financeiro, pois, mesmo sendo consumido mais rápido, dependendo do preço nas bombas, é mais vantajoso escolher o etanol que a gasolina. Assim, este trabalho tem como objetivo principal treinar uma rede neural para realizar a previsão dos preços de venda do etanol e da gasolina a fim de verificar em que meses um ou outro combustível é mais econômico. Para isto foi treinada uma rede de Elman com dados retirados da ANP, cujos resultados indicaram que de abril a outubro de 2015 foi mais rentável escolher o álcool e de novembro de 2015 a março de 2016, a gasolina."
    "modalidade" => "Pôster (PO)"
    "area_tematica" => "Combustíveis e Derivados"
    "palavra_chave" => "PREVISÃO, REDE NEURAL, COMBUSTÍVEL"
    "idioma" => "Português"
    "arquivo" => "TRABALHO_EV052_MD4_SA17_ID145_14062016161414.pdf"
    "created_at" => "2020-05-28 15:53:12"
    "updated_at" => "2020-06-09 19:41:32"
    "ativo" => 1
    "autor_nome" => "RENAN PIRES DE ARAUJO"
    "autor_nome_curto" => "RENAN PIRES"
    "autor_email" => "renangba15@hotmail.com"
    "autor_ies" => "UFRN"
    "autor_imagem" => ""
    "edicao_url" => "anais-ii-conepetro"
    "edicao_nome" => "Anais II CONEPETRO"
    "edicao_evento" => "II Congresso Nacional de Engenharia de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis"
    "edicao_ano" => 2016
    "edicao_pasta" => "anais/conepetro/2016"
    "edicao_logo" => "5e49f11bb3d0b_16022020224915.jpg"
    "edicao_capa" => "5f18491397631_22072020111131.jpg"
    "data_publicacao" => null
    "edicao_publicada_em" => "2016-08-10 00:00:00"
    "publicacao_id" => 23
    "publicacao_nome" => "Revista CONEPETRO"
    "publicacao_codigo" => "2446-8339"
    "tipo_codigo_id" => 1
    "tipo_codigo_nome" => "ISSN"
    "tipo_publicacao_id" => 1
    "tipo_publicacao_nome" => "ANAIS de Evento"
  ]
  #original: array:35 [
    "id" => 27040
    "edicao_id" => 56
    "trabalho_id" => 104
    "inscrito_id" => 145
    "titulo" => "REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS"
    "resumo" => "Com o advento dos carros flex, os motoristas puderam escolher com qual combustível abastecer seus carros, etanol ou gasolina. Esta novidade trouxe benefícios para o consumidor principalmente no tocante ao lado financeiro, pois, mesmo sendo consumido mais rápido, dependendo do preço nas bombas, é mais vantajoso escolher o etanol que a gasolina. Assim, este trabalho tem como objetivo principal treinar uma rede neural para realizar a previsão dos preços de venda do etanol e da gasolina a fim de verificar em que meses um ou outro combustível é mais econômico. Para isto foi treinada uma rede de Elman com dados retirados da ANP, cujos resultados indicaram que de abril a outubro de 2015 foi mais rentável escolher o álcool e de novembro de 2015 a março de 2016, a gasolina."
    "modalidade" => "Pôster (PO)"
    "area_tematica" => "Combustíveis e Derivados"
    "palavra_chave" => "PREVISÃO, REDE NEURAL, COMBUSTÍVEL"
    "idioma" => "Português"
    "arquivo" => "TRABALHO_EV052_MD4_SA17_ID145_14062016161414.pdf"
    "created_at" => "2020-05-28 15:53:12"
    "updated_at" => "2020-06-09 19:41:32"
    "ativo" => 1
    "autor_nome" => "RENAN PIRES DE ARAUJO"
    "autor_nome_curto" => "RENAN PIRES"
    "autor_email" => "renangba15@hotmail.com"
    "autor_ies" => "UFRN"
    "autor_imagem" => ""
    "edicao_url" => "anais-ii-conepetro"
    "edicao_nome" => "Anais II CONEPETRO"
    "edicao_evento" => "II Congresso Nacional de Engenharia de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis"
    "edicao_ano" => 2016
    "edicao_pasta" => "anais/conepetro/2016"
    "edicao_logo" => "5e49f11bb3d0b_16022020224915.jpg"
    "edicao_capa" => "5f18491397631_22072020111131.jpg"
    "data_publicacao" => null
    "edicao_publicada_em" => "2016-08-10 00:00:00"
    "publicacao_id" => 23
    "publicacao_nome" => "Revista CONEPETRO"
    "publicacao_codigo" => "2446-8339"
    "tipo_codigo_id" => 1
    "tipo_codigo_nome" => "ISSN"
    "tipo_publicacao_id" => 1
    "tipo_publicacao_nome" => "ANAIS de Evento"
  ]
  #changes: []
  #casts: array:14 [
    "id" => "integer"
    "edicao_id" => "integer"
    "trabalho_id" => "integer"
    "inscrito_id" => "integer"
    "titulo" => "string"
    "resumo" => "string"
    "modalidade" => "string"
    "area_tematica" => "string"
    "palavra_chave" => "string"
    "idioma" => "string"
    "arquivo" => "string"
    "created_at" => "datetime"
    "updated_at" => "datetime"
    "ativo" => "boolean"
  ]
  #classCastCache: []
  #attributeCastCache: []
  #dates: []
  #dateFormat: null
  #appends: []
  #dispatchesEvents: []
  #observables: []
  #relations: []
  #touches: []
  +timestamps: false
  #hidden: []
  #visible: []
  +fillable: array:13 [
    0 => "edicao_id"
    1 => "trabalho_id"
    2 => "inscrito_id"
    3 => "titulo"
    4 => "resumo"
    5 => "modalidade"
    6 => "area_tematica"
    7 => "palavra_chave"
    8 => "idioma"
    9 => "arquivo"
    10 => "created_at"
    11 => "updated_at"
    12 => "ativo"
  ]
  #guarded: array:1 [
    0 => "*"
  ]
}