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Modelos matemáticos para a previsão de cheias fluviais.Acioli Antonio de Olivo 00 December 2004 (has links)
O objetivo deste trabalho é, a partir de um estudo de caso realizado com eventos de cheias na bacia do rio Itajaí em Santa Catarina e utilizando apenas registros de níveis fluviométricos de 2 em 2 horas, propor uma série de técnicas como regressão múltipla por mínimos quadrados, modelos auto-regressivos e Modelos Composição de Especialistas Locais (MCEL), que possam ser usadas em um sistema de alarme-resposta em tempo real, com a finalidade de fornecer às autoridades responsáveis pela Defesa Civil uma estimativa confiável do crescimento do nível do rio em uma seção de interesse, com antecedência suficiente para a tomada das decisões necessárias. Os resultados obtidos pelos modelos propostos para previsões com alcance de até 6 horas de antecedência, sugerem que eles podem ser utilizados como ferramentas úteis na construção de sistemas de alerta contra cheias em regiões que dispõem de escassez de dados.
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Fractais e redes neurais artificiais aplicados à previsão de retorno de ativos financeiros brasileiros / Fractals and artificial neural networks applied to return forecasting of Brazilian financial assetsMendonça Neto, João Nunes de 13 August 2014 (has links)
Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.
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Essays on long memory processes. / Ensaios sobre processos de memória longa.Fernandes Neto, Fernando 28 November 2016 (has links)
The present work aims at discussing the main theoretical aspects related to the occurrence of long memory processes and its respective application in economics and finance. In order to discuss the main theoretical aspects of its occurrence, it is worth starting from the complex systems approach and emergent phenomena, keeping in mind that many of these are computationally irreducible. In other words, the current state of the system depends on all previous states, in such a way that any change in the initial configuration must cause a significant difference in all posterior states. That is, there is a persistence of information over time - this is a concept directly related to long memory processes. Hence, based on complex systems simulations, three factors (possibly there are many others) were related to the rise of long memory processes: agents\' heterogeneity, occurrence of large deviations from the steady states (in conjunction with the motion laws of each system) and spatial complexity (which must influence on information propagation and on the dynamics of agents competition). In relation to the applied knowledge, first it is recognized that the explanatory factors for the rise of long memory processes are common to the structures/characteristics of real markets and it is possible to identify potential stylized facts when filtering the long memory components from time series - a considerable part of information present in time series is a consequence of the autocorrelation structure, which is directly related to the specificities of each market. Given that, in this thesis was developed a new risk contagion technique that does not need any further intervention. This technique is basically given by the calculation of rolling correlations between long memory filtered series of the conditional variances for different economies, such that these filtered series contain the stylized facts (risk peaks), free from possible overreactions caused by market idiosyncrasies. Then, based on the identification of risk contagion episodes related to the 2007/2008 Subprime Crisis in the U.S. and its respective contagion to the Brazilian economy, it was filtered out from the conditional variance of the Brazilian assets (which are an uncertainty measure) aiming at eliminating the contagion episodes and, consequently, it was made a counterfactual projection of what would have happened to the Brazilian economy if the risk contagion episodes had not occurred. Moreover, in conjunction with the evolutionary trend of the Brazilian economy prior to the crisis, it is possible to conclude that 70% of the economic crisis posterior to the 2008 events was caused by macroeconomic policies and only 30% is due to the effects of risk contagion episodes from the U.S. / O presente trabalho tem como objetivo discutir os principais aspectos teóricos ligados à ocorrência dos processos de memória longa e sua respectiva aplicação em economia e finanças. Para discutir os principais aspectos teóricos da sua ocorrência, recorre-se primeiramente à abordagem de sistemas complexos e fenômenos emergentes, tendo em vista que muitos destes são irredutíveis computacionalmente, ou seja, o estado atual do sistema depende de todos os estados anteriores, tal que, qualquer mudança nos instantes iniciais deve causar significativa diferença nos estados posteriores. Em outras palavras, há uma persistência da informação - conceito este intimamente ligado à memória longa. Portanto, com base em simulações de sistemas complexos computacionais, três fatores (podendo haver outros mais) foram relacionados ao surgimento de processos de memória longa: heterogeneidade dos agentes, ocorrência de grandes desvios do equilíbrio do sistema (em consonância com as respectivas leis do movimento de cada sistema estudado) e a complexidade espacial (que deve influenciar na propagação da informação e na dinâmica competitiva dos agentes). Em relação à aplicação do conhecimento, primeiro é reconhecido que os fatores explicativos para o surgimento de processos de memória longa são inerentes a estruturas/características de mercados reais e que é possível identificar potenciais fatos estilizados, ao filtrar as componentes de memória longa de séries temporais - grande parte da informação presente nas séries é função da estrutura de autocorrelação que advém das especificidades de cada mercado. Com base nisso, nesta tese foi desenvolvida uma nova técnica de estimação de contágio de risco, que não necessita intervenções adicionais, tendo em vista a identificação prévia de potenciais fatos estilizados em diferentes economias, utilizando as séries filtradas de variância condicional, tal que a partir destas séries filtradas é calculada uma correlação com horizonte móvel de observações entre choques (picos de risco) de curto prazo livres de possíveis reações causadas por idiossincrasias de cada mercado. Posteriormente, com base na identificação dos episódios ligados à Crise do Subprime de 2007/2008 nos Estados Unidos e seu respectivo contágio para a economia brasileira, filtrou-se a variância condicional dos ativos brasileiros (que é uma medida de incerteza), objetivando-se eliminar os eventos de contágio e, consequentemente, foi feita uma projeção contrafactual da evolução da economia, caso os episódios da crise não tivessem ocorrido. Com base nestes dados e com uma análise da tendência evolutiva da economia brasileira no período anterior à crise, constatou-se que 70% da crise econômica vivenciada no Brasil no período pós-2008 é decorrente de falhas na condução da política macroeconômica e somente 30% decorre dos efeitos do cenário externo na economia.
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Caracterização e detecção da não linearidade associada à folga em sistemas aeroelásticos / Characterization and detection of freeplay nonlinearity in aeroelastic systemsVasconcellos, Rui Marcos Grombone de 08 August 2012 (has links)
A caracterização de não linearidades em aeronaves é fundamental para a solução de problemas aeroelásticos, onde uma relação ótima entre desempenho e segurança é desejável. Sistemas aeroelásticos são inerentemente não lineares. Não linearidades podem ser admitidas no projeto, ou podem surgir a qualquer momento durante a vida útil da aeronave, afetando significativamente a resposta prevista por meios clássicos de análise linear, de forma que instabilidades catastróficas podem ocorrer antes dos limites de operação. Portanto, torna-se importante caracterizar, identificar e incluir tais efeitos não lineares no projeto e desenvolvimento de aeronaves. Neste trabalho, através da utilização de técnicas de análise de séries temporais não lineares e identificação, a não linearidade associada à folga, muito comum em superfícies de comando, é caracterizada de forma a permitir sua detecção em sinais aeroelásticos e inclusão de seus efeitos em modelos. Um modelo matemático de seção típica com folga na superfície de comando é implementado e utilizado para gerar uma base de dados confiável para testar a capacidade dos métodos de análise de séries temporais não lineares. As técnicas são aplicadas também em dados experimentais de uma asa a altos ângulos de ataque, sem um modelo matemático definido, para testar a capacidade de caracterização de comportamentos não lineares. Através de técnicas como reconstrução de espaço de estados, seções de Poincaré e determinação de invariantes, como os maiores expoentes de Lyapunov, os comportamentos e transições são classificados. Finalmente, as técnicas são aplicadas em dados experimentais de seções típicas com dois e três graus de liberdade, com folga no movimentos de torção e na superfície de comando, respectivamente. Os resultados mostram que uma folga pode gerar comportamentos similares aos apresentados por sistemas com não linearidade cúbica hardening em condições periódicas. No entanto, o comportamento subcrítico provocado pela folga, bem como a ocorrência de comportamento não linear mais complexo são características que diferenciam essas não linearidades. Em experimento com três graus de liberdade, a folga é localizada e caracterizada na superfície de comando através das técnicas propostas. Um modelo baseado em uma função aproximante para a folga é utilizado para identificar a resposta experimental e incluir a não linearidade no modelo matemático. Os resultados mostram que o modelo identificado é capaz de reproduzir a maior parte da dinâmica apresentada no experimento. / Characterization of nonlinearities in aircraft is critical to the solution of aeroelastic problems where an optimal relation between performance and safety is desirable. Aeroelastic systems are inherently nonlinear. Nonlinearities can be admitted in the project, or may arise at any time during the life of the aircraft, significantly affecting the predicted response by conventional methods of linear analysis and reducing the limits for catastrophic instabilities. Therefore, it is important to characterize, identify and include such non-linear effects to the design and development of aircraft. In this work, through nonlinear time series analysis and identification techniques, the freeplay nonlinearity, very common in control surfaces, is characterized to permit its detection in aeroelastic signals, and the inclusion of its effects in numerical models. A mathematical model of typical section with control surface freeplay nonlinearity is implemented and used to generate a reliable database to test the ability of nonlinear time series analysis methods. The techniques are also applied to experimental data of a wing at high angles of attack, without a prescribed mathematical model, to test the ability of characterizing non-linear behavior. Through techniques such as state space reconstruction, Poincaré sections and determination of system\'s invariants, as the largest Lyapunov exponents, non-linear behavior and transitions are classified. Finally, the techniques are applied to experimental data of typical sections with two and three degrees of freedom with freeplay in the torsional spring and in the control surface hinge, respectively. The results show that the freeplay may generate similar behavior to those presented by non-linear systems with cubic hardening nonlinearity under periodic conditions. However, the subcritical behavior caused by freeplay, and the occurrence of complex nonlinear behavior are features that distinguish these nonlinearities. In an experiment with three degrees of freedom, the freeplay is located in the control surface hinge and characterized by the presented techniques. A model based on an approximating function for the freeplay is used to identify the experimental response and include the nonlinearity in the mathematical model. It is shown that the identified model can reproduce the major part of the non-linear dynamics shown in the experiment.
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Estudo do nível trópico do reservatório de Porto Primavera por meio de sensoriamento remoto e visualização de séries temporaisEraso, Ricardo Javier Moncayo [UNESP] 18 August 2016 (has links) (PDF)
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000874569.pdf: 3303987 bytes, checksum: 46d5da08164a2e917802721515b13469 (MD5) / A qualidade da água e o estado trófico de um lago é um problema particularmente grave em reservatórios, considerando que a construção da barragem altera significativamente as condições físicas, químicas e biológicas do ecossistema aquático. Séries temporais de imagens de sensoriamento remoto, as quais possibilitam uma visão sinóptica e melhor resolução temporal e espectral, permitem estudar o fenômeno trófico em grandes reservatórios e avaliar a variabilidade dos componentes opticamente ativos da água associados aos processos tróficos a partir de padrões periódicos de sazonalidade e tendência. O presente trabalho foi desenvolvido no reservatório de Porto Primavera localizado no rio Paraná, e constou, inicialmente, da calibração de modelos empíricos para relacionar os valores de reflectância de sensoriamento remoto e com medidas obtidas in situ de variáveis opticamente ativas (clorofila-a - Chl-a, totais de sólidos suspensos - TSS e profundidade do Disco de Secchi - PDS) e da estimativa do Índice de Estado Trófico por meio da concentração de clorofila-a (IET (Chl-a)). Modelos empíricos validados para as variáveis foram aplicados a imagens do sensor MODIS/Terra, referentes ao produto de reflectância de superfície MOD09 e extrapolados para o período de maio de 2000 a abril de 2015 gerando-se as séries temporais para cada uma delas. A fim de analisar a dinâmica espacial e temporal das variáveis opticamente ativas foram utilizadas técnicas de visualização de dados uni e multivariados. A análise das séries temporais mostrou que todas as variáveis observadas apresentam considerável variabilidade sazonal e, pelas imagens MODIS, verificou-se que os valores do IET (Chl-a) na desembocadura dos rios Pardo e Peixe foram consistentemente mais elevados... / The quality and trophic state of the water are critical problems in lentic environments such as hydroelectric reservoirs. These man-made constructions alter the natural environment and the physical, chemical and biological water characteristics. Time series of remote sensing images, which provide a synoptic view and suitable temporal and spectral resolution, allow studying the trophic phenomena in large artificial lakes and evaluate the variability of optically active components associated with trophic processes from periodic patterns of seasonality and trend. This work was developed in the Porto Primavera reservoir located in the Paraná River on the border between Mato Grosso do Sul and São Paulo states, Brazil. Its development consisted at first, of the calibration of empirical models to relate remote sensing reflectance values and in situ measurements of optically active variables (chlorophyll-a - Chl-a, total suspended solids - TSS and Secchi disk depth - SDD) and the estimation of Trophic State Index by means of concentration of chlorophyll-a (TSI (Chl-a)). Empirical models calibrated for the variables were applied to images from MODIS/Terra, referring to surface reflectance product MOD09 and they were extrapolated for the period from May 2000 to April 2015, generating the time series for each of them. In order to analyze the spatial and temporal dynamics of the optically active variables were used visualization techniques for univariate and multivariate data. The analysis of time series showed that all observed variables present considerable seasonal variability. MODIS images indicated TSI (Chla)...
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Contribuições à geração de tráfego fractal por meio da transformada wavelet. / Constributions for fractal traffic generation by wavelest transform.Isabelle Reis Lund 26 June 2008 (has links)
Estudos mostraram que o tráfego nas redes de dados tanto locais quanto de grande área, possui propriedades fractais como dependência de longa duração - Long-Range Dependence (LRD) e auto-similaridade. Devido à heterogeneidade de aplicações nessas redes, os traces de tráfego podem apresentar dependência de longa duração - Long Range Dependence (LRD), dependência de curta duração - Short Range Dependence (SRD) ou uma mistura de LRD com SRD. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo sintetizar séries temporais gaussianas com flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência a serem inseridas num gerador de tráfego com as características estatísticas específicas do tráfego encontrado em redes por comutação de pacotes reais, como autossimilaridade, LRD e SRD. Para isto foram desenvolvidos dois métodos para síntese de séries temporais gaussianas com LRD e simultânea introdução de SRD em diferentes faixas de frequência: Discrete Wavelet Tansform (DWT) com mapa de variâncias e Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). Estes métodos utilizaram o mapa de variâncias cujo conceito foi desenvolvido neste trabalho. A validação dos métodos foi feita através de análise estatística e comparação com resultados de séries geradas pelo método Discrete Wavelet Transfom (DWT) de Backar utilizado em [1]. Além disso, também foi validada a ideia de que a DWPT é mais interessante que a DWT por ser mais flexível e prover uma maior flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência. / Studies demonstrated that the data network traffic of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network has fractal properties as long range dependence (LRD) and self-similarity. The traffic traces can show long range dependence, short range dependence or the both behaviors because of applications heterogeneity in these networks. This work objective is to synthetisize gaussian time series with processor flexibility in the time-frequency plan to be inserted in a traffic generator with the specific statistical traffic characteristics of real packet networks such as selfsimilarity, long range dependence (LRD) and short range dependence (SRD). Two methods were developed for the gaussian time series with LRD and SRD synthesis: Discrete Wavelet Tansform (DWT) with variance map and Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). These methods used the variance map which concept was developed in this work. The methods validation was done by statistic analysis and comparison with the time series generated by the B¨ackar Discrete Wavelet Transfom (DWT) used by [1]. Besides of this, the idea that the DWPT is more because of its processing flexibility in the time-frequency plan was validated.
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Alteração no uso e cobertura do solo na bacia do médio rio Araguaia, Brasil central / Land use land and cover changes in the middle Araguaia river basin, central BrazilSawakuchi, Henrique Oliveira 30 August 2010 (has links)
A região do médio rio Araguaia está localizada em uma área de transição entre a Floresta Tropical e o Cerrado, região esta que vem sofrendo um intenso processo de desmatamento nas últimas décadas. Contudo, a quantificação e os impactos destas alterações são ainda pouco conhecidos. Portanto, este estudo teve como objetivo avaliar a dinâmica temporal das alterações na estrutura da paisagem na bacia do médio Araguaia, entre 1975 e 2007, e os fatores relacionados a estas alterações. O capítulo 1 apresenta uma contextualização científica desta pesquisa. Os outros 4 capítulos apresentam manuscritos que serão submetidos a publicação. O capítulo 2 analisa as alterações no uso e cobertura da terra na região do Parque Estadual do Cantão (Tocantins) para um período de 19 anos, entre 1981 e 2000. Nossos resultados mostraram que a redução da vegetação nativa e conseqüente aumento de áreas agropastoris está associada ao aumento da fragmentação. Observamos também uma baixa conversão da vegetação nativa no interior do parque. No entanto, estes baixos valores podem estar associados à localização da reserva, dentro da planície de inundação do rio Araguaia. O capítulo 3 mostra os resultados do mapeamento do uso e cobertura do solo para o médio Araguaia nos anos de 1975, 1985, 1996 e 2007. Para tal, foi utilizado o método de classificação híbrida. O mapeamento apresentou uma acurácia geral de 85%. A extensão da área perdida das três classes de cobertura nativa (floresta, cerrado aberto e cerrado stricto), ao longo destes 32 anos analisados, totaliza uma redução de 26% destas coberturas. Os resultados dos efeitos destas mudanças na estrutura e configuração da paisagem são apresentados no capítulo 4. A análise da composição mostrou que, áreas de floresta e cerrado stricto foram as mais afetadas pelas conversões. Em relação à configuração da paisagem, foi verificada uma considerável redução no tamanho do maior fragmento, principalmente de floresta, que foi acompanhado do aumento no número de pequenos fragmentos. Por sua vez, esta apresenta uma relação com o aumento da densidade de borda, diminuição das áreas centrais médias e aumento da distância entre os fragmentos, resultado que mostra um elevado índice de fragmentação da vegetação nativa remanescente. Por fim, no capítulo 5, apresentamos os resultados sobre os remanescentes de cobertura nativa em 2007. Dos 166 mil km² da área estudada, 86.808 km² eram de vegetação primária em 2007. Com isso foi realizada uma análise de regressão logística para identificar a influência da distância de estradas, distância de cidades, declividade do terreno, situação fundiária, fertilidade do solo e ocorrência de alagamento no processo de desmatamento. Valores significativos (p<0,05) mostram que o distanciamento de estradas e cidades, o aumento da declividade, a presença de unidades de conservação de proteção integral, terras indígenas, áreas alagáveis e áreas com baixa fertilidade apresentam influência positiva para a presença e manutenção de áreas primárias. A análise destes processos é muito importante para um melhor entendimento da dinâmica regional de uso do solo, além de fornecer informações de apoio para um planejamento regional mais eficiente e sustentável. / The central region of the Araguaia river basin encompasses a transition area between the Tropical Rain Forest and the Cerrado in Brazil. Despite of the fact that during the last four decades, this area has undergone an intense deforestation process, the quantification and impact of these changes are still unknown. Thus this study aimed to evaluate the dynamics of changes in landscape structure in the middle Araguaia river basin; and the driving factors of such changes.Chapter 1 of this thesis introduces the scientific contextualization of this research. The other 4 chapters present manuscripts to be submitted for publication. Chapter 2 analyzes the land use and land cover changes in the Cantão State Park region, Tocantins, for a period of 19 years, from 1981 to 2000. Our findings showed that the reduction of native vegetation and consequent increase of agricultural and pasture areas were related to the increase of fragmentation. We observed low conversion of native vegetation inside of the park area. However, these low rates of native vegetation losses may be associated with the geographical location of the reserve within the Araguaias floodplain.Chapter 3 present the results of the land use and land cover mapping of the middle Araguaia region for 1975, 1985, 1996 and 2007. To derive these maps, a hybrid classification method was implemented. The mapping showed an overall accuracy of 85%. The extent of native cover (forest, open cerrado and cerrado stricto) changes over the 32 years totalized a reduction of 26% of these land covers. The results of the effects of these changes in landscape structure and configuration were evaluated in Chapter 4. Our analysis of landscape composition showed that areas of forest and cerrado stricto were the most affected by conversions. Regarding the landscape configuration, there was a considerable reduction in the largest patch index, mainly of forest, which was followed by an increase in the number of small patches, which in turn was related to the increase of edge density, decrease of core areas and increase in the mean patch distance. These results indicate a high degree of fragmentation of remaining native vegetation.Finally, Chapter 5 analyzes the native vegetation cover remnants in 2007. Of the 166,000 km² of the study area, 86,808 km² were remnants of primary vegetation. Then, we performed a logistic regression analysis to identify the influence of distance from roads, distance from cities, slope, land tenure, fertility and the occurrence of flooding in the deforestation process. Significant values (p <0.05) for all variables were obtained, showing that the distance from roads and cities, slope increase, presence of conservation units, indigenous lands, wetlands and areas with low fertility have a positive influence for the presence and maintenance of primary vegetation. The analysis of these processes is very important for better understanding the regional dynamics of land use, and provide supporting information for a more efficient and sustainable regional planning.
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Plataforma de estudo para determinação de conectividade cerebral embarcada e em tempo real. / Platform of study for embedded and real time determination of brain connectivity.Tiago Sanches da Silva 20 April 2016 (has links)
A presente dissertação examina um método de determinação da conectividade cerebral cujo uso vem se tornando popular nos últimos anos, o partial direct coherence (PDC), que se destaca dentre outros métodos por possibilitar a verificação das relações imediatas de sinais multivariados. Este método representa a conectividade cerebral no domínio da frequência e tem íntima relação com a noção de \"causalidade\" de Granger (GRANGER, 1969), que possibilita quantificar a influência mútua entre séries temporais observadas. De um ponto de vista computacional, o referido método faz uso de modelos de séries temporais que hoje têm implementação bastante eficiente em termos de algoritmos off-line, mas cujo sucesso depende da presunção de estacionariedade dos dados, fato que é somente verdadeiro em trechos relativamente curtos de sinais de origem cerebral, como no caso do EEG (Eletroencefalograma). O objetivo deste trabalho é criar um sistema que calcule o PDC, continuamente, em tempo real e que possua a mesma precisão do método off-line, além de ser uma plataforma de estudos para implementações e testes de métodos de determinação da conectividade neural em tempo real. A plataforma desenvolvida é modular, incentivando futuros trabalhos na mesma, e mostrouse eficaz quanto a precisão numérica dos resultados do cálculo do PDC. As características de tempo real foram atingidas com algumas restrições, que dependem da configuração do usuário e do número de canais que um sinal possui. / This thesis examines a method of determination of brain connectivity whose use becomes popular in recent years, the partial direct coherence (PDC) that stands out in comparison with other methods for making possible the verification of immediate relations of multivariate signal. This method represents the brain connectivity in the frequency domain and has a close relationship with the notion of Granger causality (GRANGER, 1969) that makes it possible to quantify the mutual influence between observed time series. From a computational perspective, the above method makes use of time series models, which today has very efficient implementation in terms of off-line algorithm, but whose success depends on presume that the data is stationary, a fact that is only true in relatively short stretches of cerebral signals, especially in the case of EEG. The objective of this thesis is to create a system that calculates the PDC continuously and in real time maintaining the same precision of the off-line method. Furthermore being a research platform for implementations and tests of new methods for determining neural connectivity in real time. The developed platform is modular encouraging future work on it, and was effective in the numerical accuracy of the PDC calculation results. The real time characteristics were achieved with some restrictions that depend of the user configuration and the number of channels that the signal has.
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Análise de métodos de previsão de demanda baseados em séries temporais em uma empresa do setor de perfumes e cosméticos / Albino Mileski Junior ; orientador, Guilherme Ernani VieiraMileski Junior, Albino January 2007 (has links)
Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 87-96 / A previsão da demanda é um dos principais fatores que contribui para a eficiência na cadeia produtiva das empresas que operam com ênfase no conceito de produção para estoque e é fundamental para o planejamento da produção, e por extensão, para o início do / Abstract: The demand forecast is one of the main factors that contribute for the efficiency in the productive chain of companies who operate with emphasis in the concept of 'make to stock' and is essential for the production planning, and consequently, fo
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A study on time-varying quantile and its applicationsNeri, Breno de Andrade Pinheiro 12 June 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-06-12 / This Thesis is the result of my Master Degree studies at the Graduate School of Economics, Getúlio Vargas Foundation, from January 2004 to August 2006. am indebted to my Thesis Advisor, Professor Luiz Renato Lima, who introduced me to the Econometrics' world. In this Thesis, we study time-varying quantile process and we develop two applications, which are presented here as Part and Part II. Each of these parts was transformed in paper. Both papers were submitted. Part shows that asymmetric persistence induces ARCH effects, but the LMARCH test has power against it. On the other hand, the test for asymmetric dynamics proposed by Koenker and Xiao (2004) has correct size under the presence of ARCH errors. These results suggest that the LM-ARCH and the Koenker-Xiao tests may be used in applied research as complementary tools. In the Part II, we compare four different Value-at-Risk (VaR) methodologies through Monte Cario experiments. Our results indicate that the method based on quantile regression with ARCH effect dominates other methods that require distributional assumption. In particular, we show that the non-robust method ologies have higher probability to predict VaRs with too many violations. We illustrate our findings with an empirical exercise in which we estimate VaR for returns of São Paulo stock exchange index, IBOVESPA, during periods of market turmoil. Our results indicate that the robust method based on quantile regression presents the least number of violations.
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