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[en] DATABASE SELF-TUNING WITH PARTIAL INDEXES / [pt] SINTONIA FINA AUTOMÁTICA COM ÍNDICES PARCIAIS

ALAIN DOMINGUEZ FUENTES 27 April 2017 (has links)
[pt] Os índices parciais são estruturas de acesso no nível físico dos bancos de dados que permitem definir um subconjunto das tuplas de uma tabela, através de uma expressão condicional. Nesta dissertação estuda-se a identificação e subsequente criação automática de índices parciais que possam contribuir na melhoria do desempenho de um sistema de banco de dados. É proposto um algoritmo que examina, para cada consulta relevante, os conjuntos de atributos indexáveis para os quais a criação de um índice parcial poderia influenciar o otimizador de consultas na geração de planos mais eficientes. É realizada uma mineração de padrões de atributos indexáveis para se obter atributos correlacionados segundo a frequência das consultas na carga de trabalho considerada. Chega-se a uma proposta para um conjunto de índices parciais candidatos também se considerando uma heurística de benefícios. Realiza-se uma análise de sintonia fina em função da seleção de uma configuração de índices parciais e índices completos. A implementação das técnicas e algoritmos propostos nesta pesquisa é feita no framework DBX, que permite instanciar técnicas de sintonia fina local e global para bancos de dados relacionais. / [en] Partial indexes are access structures on the physical level of the databases. They are indexes that allow the definition of a subset of tuples in a table through a conditional expression. This dissertation studies the identification and subsequent automatic creation of partial indexes that can contribute in improving the performance of a database system. We propose an algorithm that examines, for each relevant query, the indexable attributes set, for which the creation of a partial index could influence the query optimizer to generate plans that are more efficient. We perform data mining on indexable attributes patterns to obtain correlated attributes according to their frequency in queries within the particular workload. We obtain a proposal for a set of candidate partial indexes considering also a benefit heuristics. We may consider a self-tuning analysis of an index configuration with both complete and partial indexes. We have implemented techniques and algorithms proposed in this research into DBX, a framework that allows local and global self-tuning regarding relational databases.
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[en] SAZONAL ADJUSTEMENT OF PRICE ÍNDICES TIME SERIES / [pt] DESSAZONALIZAÇÃO DE SÉRIES DE ÍNDICE DE PREÇOS

KELLY CRISTINA FERNANDES MALUF 17 July 2006 (has links)
[pt] Esta tese tem como objetivo a comparação entre procedimentos para dessazonalização de séries temporais. As metodologias usadas serão a de Modelos Estruturais Clássicos e Bayesianos e a metodologia padrão de dessazonalização X11 ARIMA. Os dados utilizados são as 35 séries reais de índice de preços ao consumidor - IPC para a Região Metropolitana do Rio de Janeiro, fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Pesquisa - IBGE, no período de janeiro de 1991 até dezembro de 1997. Os pacotes computacionais utilizados no decorrer do trabalho são FORECAST PRO (X11 ARIMA0, STAMP (Estruturais Clássicos) e BATS (Estruturais Bayesianos). Além disso, foram também utilizadas séries simuladas com sazonalidade, para melhor analisar os resultados desejados. / [en] The aim of this thesis is a comparisson study among three existing procedures for seasonal adjustment of time series, namely: the tradicional X11 ARIMA and those based on the structural model formulation, i.e., the classical approach of A. Harvey and the Bayesian counterpart of Harrison and Stevens. The data used are 25 real time series of Consumer Price Index for Metropolitan area from Rio de Janeiro from 1991 to 1997, supllied by the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. The computacional packages used during the thesis were SPSS and FORECAST PRO (X11 ARIMA), STAMP (structural classical approach) and BATS (structural bayesian approach). Also, simulated seasonal data were to provide a better understanding of the procedures.
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[en] THE INFLUENCE OF CLIMATIC FACTORS, ECONOMIC AND TEMPORAL LOAD FORECASTING AND BILLING OF AN ELECTRIC UTILITIES / [pt] A INFLUÊNCIA DE FATORES CLIMÁTICOS, ECONÔMICOS E TEMPORAIS NA PREVISÃO DE CARGA E DE FATURAMENTO DE UMA CONCESSIONÁRIA DE ENERGIA ELÉTRICA

JULIANA CARDOSO ARAUJO MATTOSO 17 September 2013 (has links)
[pt] Com a entrada do novo modelo do setor elétrico, a previsão do consumo e de faturamento de energia elétrica passou a ter grande importância para as distribuidoras de energia elétrica, pois melhorando sua acertividade as empresas poderão elaborar seus programas de planejamento energético, manutenção e expansão de seu sistema de distribuição e principalmente evitar gastos com multas pelo não atendimento à totalidade de seu mercado consumidor. Para que esta previsão seja feita é necessário que se obtenham, os dados históricos do consumo de energia elétrica, da carga fornecida pela Distribuidora, porém como esses dados são séries multivariadas, isto é, são séries temporais que dependem de outras variáveis exógenas, levou-se em consideração também as séries climáticas (sensação térmica), as econômicas (índices financeiros) e o fator temporal (dias úteis, feriados, finais de semana.....). Este estudo, propõe um método alternativo para previsão de consumo e faturamento de energia elétrica, 15 passos a frente, através do desenvolvimento de um sistema inteligente, chamado SIPEE, baseado em redes neurais MLP multistep e foi desenvolvido para uma Distribuidora de Energia Elétrica que atende a boa parte do mercado consumidor do Estado do Rio de Janeiro, a Light Serviços de Eletricidade S.A.. / [en] When the new model of the electricity sector began to be used, the forecast of consumption and billing of electricity began to have great importance for the electricity distributors, improving their assertiveness as companies can develop their programs for energy planning, maintenance and expansion of its distribution system and particularly to avoid fines for not spending all of his service to the consumer market. For this prediction is made it is necessary to obtain historical data of energy consumption, the load supplied by the distributor, but as these data sets are multivariate, ie, they are time series which depend on other exogenous variables took into account also the series weather (wind chill), economic (financial ratios) and the factor of time (days, holidays, weekends .....). This study proposes an alternative method to forecast sales and consumption of electricity, 15 steps forward, by developing an intelligent system, called SIPEE, MLP neural networks based on multistep and was developed for an Electricity Distributor serving much of the consumer market in the State of Rio de Janeiro, Light Electrical Services SA.
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[en] TUNINGCHEF: AN APPROACH FOR CHOOSING THE BEST COST-BENEFIT DATABASE TUNING ACTIONS / [pt] TUNINGCHEF: UMA ABORDAGEM PARA ESCOLHER AS AÇÕES DE SINTONIA FINA DE BANCO DE DADOS COM MELHOR CUSTO-BENEFÍCIO

VICTOR AUGUSTO LIMA LINS DE SOUZA 29 November 2022 (has links)
[pt] Enquanto muitos trabalhos de pesquisa propõem uma forma de listar um conjunto de opções de sintonia fina para uma determinada carga de trabalho, poucos oferecem uma maneira de ajudar o DBA a tomar melhores decisões ao encontrar um conjunto de ações disponíveis. TuningChef é o resultado do desenvolvimento de uma proposta do passo a passo desse processo de decisão. Dado um conjunto de opções de sintonia fina, recomendamos um subconjunto com boa proporção de custo-benefício, com contexto suficiente para que o DBA entenda a motivação por trás de cada decisão, incluindo a possibilidade de deixar o usuário construir seu próprio subconjunto e verificar o impacto esperado. Também são apresentados resultados experimentais que demonstram a importância do processo de decisão, onde dentro de um subconjunto de 50+ ações de sintonia fina sugeridas por uma ferramenta externa, apenas 8 mostram-se como benéficas para a carga de trabalho utilizada. / [en] While many research works propose a way to list a set of fine-tuning options for a given workload, only a few offer a way to help the DBA make better decisions when encountering a set of available options, especially when taking his possibilities into consideration. We propose and develop a step-by-step decision process. Given a set of fine-tuning options, we recommend a subset with good cost-benefit proportion. Enough context for the DBA accompanies the recommendation to understand its reasoning, with the possibility of letting the user build his own subset and check the expected impact. Some experimental results are also described, showing the importance of the decision step when fine tuning a database, where in a set on 50+ fine tuning actions suggested by an external tool, only 8 are considered beneficial for the a specific workload.
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[en] CALCULATION OF SECURITY INDEXES IN POWER SYSTEMS BASED ON TIME DOMAIN SIMULATION / [pt] CÁLCULO DE ÍNDICES DE SEGURANÇA EM SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA BASEADO EM SIMULAÇÃO NO DOMÍNIO DO TEMPO

JOAO MAGALHAES DAHL 16 October 2006 (has links)
[pt] Os sistemas de energia elétrica estão operando atualmente próximos dos limites de estabilidade, comprometendo a segurança. Este fato tem sido evidenciado por diversos blackouts no mundo inteiro. A avaliação da segurança dinâmica torna-se, então, fundamental. O objetivo é a busca de um método rápido e, sobretudo, confiável, para analisar o comportamento dinâmico de um sistema de energia elétrica. Esta dissertação trata, portanto, do problema da avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica. A avaliação é realizada através da determinação das margens de estabilidade, utilizando os resultados de simulações no domínio do tempo, que fornece informações qualitativas a respeito da estabilidade na primeira oscilação. O grupo de geradores severamente perturbados é determinado e a margem de estabilidade de cada um deles é calculada. O gerador que apresentar a menor margem determina a margem de estabilidade do sistema. Quando a margem de estabilidade assume valor nulo, o tempo crítico de eliminação da falta é obtido. Estes resultados são comparados com aqueles determinados pelo método de tentativa e erro, utilizando um programa convencional de estabilidade transitória. Desta forma, as contingências são classificadas em função dos tempos críticos de eliminação de falta, de acordo com o nível de severidade. Essa classificação permite reduzir o conjunto de contingências a ser estudado. A contribuição deste trabalho é mostrar que o critério baseado na aceleração imediatamente após a eliminação da falta é mais eficaz que aquele baseado na aceleração imediatamente após a ocorrência da falta para a indicação do grupo de geradores severamente perturbados. / [en] Power systems have been operating nowadays near to the stability limits putting security under risk. This is one of the reasons why the dynamic security assessment is a fundamental tool to avoid the occurrence of blackouts in the whole world. The goal is a reliable and fast way to evaluate the dynamic behavior of a power system. This dissertation deals with the problem of dynamic security assessment of power systems. The evaluation is performed based on stability margins calculated from time domain simulation results, providing qualitative information about the first swing stability. The group of severely disturbed machines is defined and the stability margins are determined. The machine with the lowest margin determines the stability margin of the system. When the system margin approaches the zero value, the critical clearing time is obtained. These outcomes are compared with that ones determined by trial and error method using a conventional transient stability program. Having done that, a contingency ranking is defined according to the critical clearing time. The ranking minimizes the number of contingencies that have to be studied. This dissertation shows that the criterion to define the group of severely disturbed machines based on the machine accelerations at the instant immediately after the fault clearing time is more efficient than that one based on the machine accelerations at the instant immediately after the fault occurrence.
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[en] APPROXIMATE NEAREST NEIGHBOR SEARCH FOR THE KULLBACK-LEIBLER DIVERGENCE / [pt] BUSCA APROXIMADA DE VIZINHOS MAIS PRÓXIMOS PARA DIVERGÊNCIA DE KULLBACK-LEIBLER

19 March 2018 (has links)
[pt] Em uma série de aplicações, os pontos de dados podem ser representados como distribuições de probabilidade. Por exemplo, os documentos podem ser representados como modelos de tópicos, as imagens podem ser representadas como histogramas e também a música pode ser representada como uma distribuição de probabilidade. Neste trabalho, abordamos o problema do Vizinho Próximo Aproximado onde os pontos são distribuições de probabilidade e a função de distância é a divergência de Kullback-Leibler (KL). Mostramos como acelerar as estruturas de dados existentes, como a Bregman Ball Tree, em teoria, colocando a divergência KL como um produto interno. No lado prático, investigamos o uso de duas técnicas de indexação muito populares: Índice Invertido e Locality Sensitive Hashing. Os experimentos realizados em 6 conjuntos de dados do mundo real mostraram que o Índice Invertido é melhor do que LSH e Bregman Ball Tree, em termos de consultas por segundo e precisão. / [en] In a number of applications, data points can be represented as probability distributions. For instance, documents can be represented as topic models, images can be represented as histograms and also music can be represented as a probability distribution. In this work, we address the problem of the Approximate Nearest Neighbor where the points are probability distributions and the distance function is the Kullback-Leibler (KL) divergence. We show how to accelerate existing data structures such as the Bregman Ball Tree, by posing the KL divergence as an inner product embedding. On the practical side we investigated the use of two, very popular, indexing techniques: Inverted Index and Locality Sensitive Hashing. Experiments performed on 6 real world data-sets showed the Inverted Index performs better than LSH and Bregman Ball Tree, in terms of queries per second and precision.
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[pt] ESTIMADOR INTELIGENTE DE BIOMASSA EM PASTOS USANDO ÍNDICES DE VEGETAÇÃO A PARTIR DE IMAGENS CAPTURADAS POR VANTS / [en] INTELLIGENT BIOMASS ESTIMATION IN PASTURES USING RGB-BASED VEGETATION INDICES FROM UAV IMAGERY

LUCIANA DOS SANTOS NETTO DOS REYS 11 August 2022 (has links)
[pt] O gerenciamento correto das pastagens em regiões agropecuárias tem papel fundamental na própria produção, na prevenção ao desperdício da biomassa vegetal e a liberação de gases de efeito estufa (GEE). Além disso, é necessário evitar o movimento inapropriado do rebanho entre pastos, pois este é um processo demorado e pode ser estressante para o animal. O sucesso desta gestão requer uma avaliação eficiente dos recursos da plantação. Os estudos desenvolvidos com esta finalidade tem relação direta com a estimativa da quantidade de biomassa em uma região específica da pastagem, pois, na prática, ela não é realizada de forma precisa, devido à dificuldade de medição em toda a área delimitada. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia de estimativa de biomassa de baixo custo, baseada em modelos de regressão que correlacionem os atributos de entrada mais relevantes para a aplicação com o real peso da plantação, medido em g/m2 . Para os atributos, foi medida a altura da grama forrageira e calculados os índices de vegetação baseados em RGB a partir de imagens de veículos aéreos não tripulados (VANTs). Como metodologia, utilizou-se regressões lineares, não lineares, redes neurais artificiais baseados em perceptrons de múltiplas camadas e a combinação de todos os modelos gerados (stacking ensemble). Foram alcançados resultados satisfatórios utilizando modelos de redes neurais com ainda duas camadas e com a metodologia de empilhamento de modelos, alcançando um RMSE de 31.76 g/m2 , MAPE de 13.35 por cento e R 2 de 0.9. Portanto, a metodologia proposta pode se tornar uma solução promissora e acessível para a estimativa de biomassa vegetal para uma gestão eficiente e sustentável do rebanho. / [en] The correct management of pastures in agricultural regions plays a fundamental role in the production itself, in the prevention of plant biomass waste and the release of greenhouse gases (GHG). In addition, it is necessary to avoid inappropriate movement of the herd between pastures, as this is a time-consuming process and can be stressful for the animal. The success of this management requires an efficient assessment of the plant resources. The studies developed for this purpose are directly related to the amount estimation of biomass in a specific region of the pasture, because, in practice, it is not carried out accurately, due to the difficulty of measurement throughout the field. This work aims to develop a low-cost biomass estimation methodology, based on regression models that correlate the most relevant input features for the application with the actual density of the plantation, measured in g/m2 . For the features, the height of the forage grass was measured and the vegetation indexes based on RGB were calculated from images of unmanned aerial vehicles (UAV). Linear, nonlinear regression (MNLR), artificial neural networks (ANN) based on multi-layer perceptron (MLP) and the combination of all models generated (stacking ensemble) were the methodologies tested in order to achieve the best correlation. Satisfactory results were achieved using models of neural networks with two layers and using stacking ensemble methodology, reaching a RMSE of 31.76 g/m2 , MAPE of 13.35 percent and R-Squared of 0.9. Therefore, the proposed methodology may become a promising and affordable solution for plant biomass estimation toward efficient and sustainable herd management.
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[pt] GESTÃO ESCOLAR, DESEMPENHO E EQUIDADE NOS ANOS FINAIS DO ENSINO FUNDAMENTAL: CONSTRUÇÃO E VALIDAÇÃO DE ÍNDICES / [en] SCHOOL MANAGEMENT, ACHIEVEMENT, AND EQUITY IN THE FINAL YEARS OF ELEMENTARY SCHOOL: CONSTRUCTION AND VALIDATION OF INDICES

JOAO CARLOS DE SOUZA ANHAIA GINO 03 July 2023 (has links)
[pt] A presente tese teve como objetivo principal construir, validar e discutir a pertinência de índices que relacionassem aspectos da gestão escolar (liderança do diretor, autoeficácia pedagógica do diretor e complexidade da gestão) com o desempenho e a equidade dos resultados dos alunos dos anos finais do ensino fundamental. A pesquisa foi um estudo quantitativo de natureza exploratória, tendo como amostra principal as escolas da rede municipal do Rio de Janeiro que ofertam nono ano e foram avaliadas no SAEB 2019. Complementarmente foram realizadas análises para as escolas que ofereciam o quinto ano da mesma rede e para as escolas públicas do Brasil de quinto e nono anos que participaram do SAEB 2019. Em termos metodológicos, foram construídos três índices por meio da análise fatorial: o Índice de Liderança do Diretor (ILD), o Índice de Autoeficácia Pedagógica do Diretor (IAEPD), e um Índice de Complexidade da Gestão (ICG) para a rede municipal do Rio de Janeiro, alternativo ao índice criado pelo INEP. Foram então realizadas regressões lineares multivariadas usando a média da proficiência em matemática dos alunos e seu desvio padrão em cada escola como variáveis dependentes e o Índice de Nível Socioeconômico (Inse) do INEP como variável de controle. Os principais resultados indicaram que a liderança do diretor e a crença em autoeficácia pedagógica do diretor apresentaram correlação positiva com a proficiência e com as desigualdades no desempenho dos alunos. Quanto a complexidade da gestão a correlação foi negativa: quanto mais complexa a escola, pior o resultado dos alunos. Não foi possível encontrar resultados estatisticamente confiáveis para a relação entre a complexidade da gestão e a equidade do desempenho dos alunos. Os modelos para o Rio de Janeiro só apresentaram significância estatística em alguns coeficientes para o quinto ano. Todos os índices e respectivos coeficientes tiveram significância estatística nos modelos nacionais. / [en] The main objective of this thesis was to construct, validate, and discuss the relevance of indices that relate aspects of school management (principal s leadership, principal s pedagogical self-efficacy, and management complexity) to the outcome and equity of students results in the final years of elementary school. The research was a quantitative study of exploratory nature, having as main samplethe schools of the municipal network of Rio de Janeiro that offer 9th grade and were evaluated in SAEB 2019. In a complementary way, analyses were carried out for schools that offered 5th grade in the same system and for Brazil s 5th and 9th grade public schools that participated in SAEB 2019. In methodological terms, three indices were constructed using factor analysis: the Principal Leadership Index (PLI), the Principal Pedagogical Self-Efficacy Index (PPSEI), and a Management Complexity Index (MCI) for the municipal system of Rio de Janeiro, an alternativeto the index created by INEP. Multivariate linear regressions were then performed using the average math proficiency of students and its standard deviation in each school as dependent variables and INEP s Socioeconomic Level Index (SELI) as control variable. The main results indicated that the principal s leadership and the principal s belief in pedagogical self-efficacy were positively correlated with student proficiency and achievement inequalities. Management complexity, on the other hand, showed a negative correlation: the more complex the school, the worse the student achievement. It was not possible to find statistically reliable results for the relationship between management complexity and equity in student achievement. The models for Rio de Janeiro only showed statistical significance in some coefficients for the 5th grade. All indices and respective coefficients were statistically significant in the national models.

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