A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado. / The adequate forecasting in industries allows the correct sizing of many aspects of production management. A method used to improve the precision of forecasts is the combination of predictions. Over time, many studies were conducted to evaluate the existent methods and to indicate which one is the most precise. However, there is no unanimity in those studies conclusions. Among the combination methods, the arithmetic average is recognized as the broadly applied, while the minimum variance is sometimes presented as more accurate allowing to consider the correlation between the errors of individual forecasts or not. This study proposes to identify, in real industrial predictions series, if there are differences between accuracy of individual forecasts and their combinations. The individual predictions are performed by ARIMA and ANN models, and the measures used to choose the best method are MAPE, MAE and MSE. This dissertation is structured as three articles, in which a series of comparisons between individual prediction techniques and their combinations. Article 1 addresses the comparison between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and simplified minimum variance. Article 2 presents a comparative study between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and minimum variance, considering errors correlated. The comparison between the three combinations presented in the previous articles is explained in Article 3. As main result of the dissertation, it is highlighted the superior performance obtained with the minimum variance combined methods, specially the simplified method.

A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado. / The adequate forecasting in industries allows the correct sizing of many aspects of production management. A method used to improve the precision of forecasts is the combination of predictions. Over time, many studies were conducted to evaluate the existent methods and to indicate which one is the most precise. However, there is no unanimity in those studies conclusions. Among the combination methods, the arithmetic average is recognized as the broadly applied, while the minimum variance is sometimes presented as more accurate allowing to consider the correlation between the errors of individual forecasts or not. This study proposes to identify, in real industrial predictions series, if there are differences between accuracy of individual forecasts and their combinations. The individual predictions are performed by ARIMA and ANN models, and the measures used to choose the best method are MAPE, MAE and MSE. This dissertation is structured as three articles, in which a series of comparisons between individual prediction techniques and their combinations. Article 1 addresses the comparison between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and simplified minimum variance. Article 2 presents a comparative study between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and minimum variance, considering errors correlated. The comparison between the three combinations presented in the previous articles is explained in Article 3. As main result of the dissertation, it is highlighted the superior performance obtained with the minimum variance combined methods, specially the simplified method.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-03-01Bitstream added on 2014-06-13T20:19:52Z : No. of bitstreams: 1 goncalves_kcg_me_ilha.pdf: 342441 bytes, checksum: 4b60e62be3998eef5ca1f73779af4cbb (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O sucesso nos programas de melhoramento genético de milho depende da identificação de parentais com boa capacidade de combinação para a produção de híbridos. O objetivo deste trabalho foi identificar linhagens com boa capacidade de combinação utilizando dialelo parcial. Foram avaliadas 16 linhagens, das populações de milho Dentado e Flintisa, em um dialelo parcial onde cada linhagem foi cruzada com as oito linhagens da população contrastante, obtendo-se 64 híbridos simples. Os 64 híbridos foram avaliados em látice triplo em duas safras (semeaduras em 04/07/2009 e 16/11/2009). Ao final de cada repetição do látice foram colocadas as testemunhas comerciais XB 6012, AG 9010, XB 7253 e BG 7049, visando uma comparação simples com os híbridos experimentais. Foram preditos híbridos duplos e triplos. Os caracteres mensurados foram florescimento feminino, altura de plantas, altura de espigas, acamamento e rendimento de grãos. Os híbridos simples 4Dx6F, 7Dx4F, 7Dx6F e 7Dx8F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para as duas safras. Os híbridos simples 1Dx6F, 2Dx8F, 5Dx5F, 7Dx1F, e 7Dx3F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para a primeira safra. Os híbridos simples 3Dx2F, 3Dx3F, 2Dx7F, 5Dx6F, 6Dx3F, 7Dx4F, 2Dx5F, 2Dx6F, 7Dx2F e 7Dx3F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para a segunda safra. Os híbridos triplos mais promissores para a primeira safra de semeadura... / The success in the maize breeding programs depends of the identification of inbred lines with good combining ability for hybrids production. The objective of this study was to identify inbred lines with good combining ability using partial diallel. Were evaluated 16 inbred lines of the maize populations Dentado and Flintisa in a partial diallel where each inbred line was crossed with the eight of the other population, resulting in 64 hybrids. The 64 hybrids were evaluated in a triple lattice in two crop season (sowing on 04/07/2009 and 16/11/2009). At the end of each repetition of the lattice were placed commercial controls XB 6012, AG 9010, XB 7253 and BG 7049, seeking a simple comparison with the experimental hybrids. Were measured the female flowering, plant height, ear height, lodging and grain yield. The hybrids 4Dx6F, 7Dx4F, 7Dx8F and 7Dx8F were appointed to continue in program as promising for the two crop seasons. The hybrids 1Dx6F, 2Dx8F, 5Dx5F, 7Dx1F, e 7Dx3F were appointed to continue in program as promising for the first crop season. The hybrids 3Dx2F, 3Dx3F, 2Dx7F, 5Dx6F, 6Dx3F, 7Dx4F, 2Dx5F, 2Dx6F, 7Dx2F e 7Dx3F were appointed to continue the program as promising for the second crop season. The most promising triple hybrids for the first crop can be obtained as follows: Simple hybrid parental involving inbred lines 1F, 3F, 4F and 8F, with the inbred line 7D; simple hybrid parental involving inbred lines 1D, 2D and 4D, with the inbred line 6F; simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 5D, with the inbred line 5F. The triple hybrids more promising for the second crop planting can be obtained as follows: Simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 6D, with the inbred line 3F; simple hybrid parental involving inbred lines 4D, 5D and 7D, with the inbred line 6F; simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 5D, with the inbred line 2F; simple ... (Complete abstract click electronic access below)

A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais. / The demand prediction has a role of fundamental importance inside the organizations, because trough it is possible to obtain a previous declaration of the demanded amount in the future, allowing the managers to take more consistent decisions and to allocate the resources in an efficient manner in order to satisfy this demand. However, the efficiency in the support decision and resource allocation demands accurated predictions. So, the combination of predictions have been used with the aim of improving the accuracy and, consequently, the precision of the prediction. This study has as objective to do an adaptation of a prediction model to estimate the demand of products designated to animal supplementation through the combination of prediction, considering the variables that can impact in the demand and in the expert opinion. The work is structured in two papers, considering that the first searches to priorize and select through the Analitic Hierarch Process (AHP), variables that can impact in the demand, so they could be evalute in the regression modelling of the paper 2. By the way, in the second paper, it was done an adaptation of the composed prediction model proposed by Werner (2004), searching for a more accurated final prediction. The obtained results reinforce that the prediction, when combined, present superior performance to the accuracy metrics MAPE, MAE and MSE, in relation to the individual predictions.

A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado. / The adequate forecasting in industries allows the correct sizing of many aspects of production management. A method used to improve the precision of forecasts is the combination of predictions. Over time, many studies were conducted to evaluate the existent methods and to indicate which one is the most precise. However, there is no unanimity in those studies conclusions. Among the combination methods, the arithmetic average is recognized as the broadly applied, while the minimum variance is sometimes presented as more accurate allowing to consider the correlation between the errors of individual forecasts or not. This study proposes to identify, in real industrial predictions series, if there are differences between accuracy of individual forecasts and their combinations. The individual predictions are performed by ARIMA and ANN models, and the measures used to choose the best method are MAPE, MAE and MSE. This dissertation is structured as three articles, in which a series of comparisons between individual prediction techniques and their combinations. Article 1 addresses the comparison between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and simplified minimum variance. Article 2 presents a comparative study between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and minimum variance, considering errors correlated. The comparison between the three combinations presented in the previous articles is explained in Article 3. As main result of the dissertation, it is highlighted the superior performance obtained with the minimum variance combined methods, specially the simplified method.

A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais. / The demand prediction has a role of fundamental importance inside the organizations, because trough it is possible to obtain a previous declaration of the demanded amount in the future, allowing the managers to take more consistent decisions and to allocate the resources in an efficient manner in order to satisfy this demand. However, the efficiency in the support decision and resource allocation demands accurated predictions. So, the combination of predictions have been used with the aim of improving the accuracy and, consequently, the precision of the prediction. This study has as objective to do an adaptation of a prediction model to estimate the demand of products designated to animal supplementation through the combination of prediction, considering the variables that can impact in the demand and in the expert opinion. The work is structured in two papers, considering that the first searches to priorize and select through the Analitic Hierarch Process (AHP), variables that can impact in the demand, so they could be evalute in the regression modelling of the paper 2. By the way, in the second paper, it was done an adaptation of the composed prediction model proposed by Werner (2004), searching for a more accurated final prediction. The obtained results reinforce that the prediction, when combined, present superior performance to the accuracy metrics MAPE, MAE and MSE, in relation to the individual predictions.

Best practice in gifted and talented identification procedures involves making decisions on the basis of multiple measures. However, very little research has investigated the impact of different methods of combining multiple measures. This article examines the consequences of the conjunctive ("and"), disjunctive/complementary ("or"), and compensatory ("mean") models for combining scores from multiple assessments. It considers the impact of rule choice on the size of the student population, the ability heterogeneity of the identified students, and the psychometric performance of such systems. It also uses statistical simulation to examine the performance of the state of Georgia's mandated and complex multiple-criteria assessment system.

Le passage à l'échelle des applications multi-fil sur les systèmes multi-cœuractuels est limité par la performance des algorithmes de verrou, à cause descoûts d'accès à la mémoire sous forte congestion et des défauts de cache. Lacontribution principale présentée dans cette thèse est un nouvel algorithme,Remote Core Locking (RCL), qui a pour objectif d'améliorer la vitessed'exécution des sections critiques des applications patrimoniales sur lesarchitectures multi-cœur. L'idée de RCL est de remplacer les acquisitions deverrou par des appels de fonction distants (RPC) optimisés vers un fild'exécution matériel dédié appelé serveur. RCL réduit l'effondrement desperformances observé avec d'autres algorithmes de verrou lorsque de nombreuxfils d'exécution essaient d'obtenir un verrou de façon concurrente, et supprimele besoin de transférer les données partagées protégées par le verrou vers lefil d'exécution matériel qui l'acquiert car ces données peuvent souventdemeurer dans les caches du serveur.D'autres contributions sont présentées dans cette thèse, notamment un profilerpermettant d'identifier les verrous qui sont des goulots d'étranglement dansles applications multi-fil et qui peuvent par conséquent être remplacés par RCLafin d'améliorer les performances, ainsi qu'un outil de réécriture de codedéveloppé avec l'aide de Julia Lawall. Cet outil transforme les acquisitions deverrou POSIX en acquisitions RCL. L'évaluation de RCL a porté sur dix-huitapplications: les neuf applications des benchmarks SPLASH-2, les septapplications des benchmarks Phoenix 2, Memcached, ainsi que Berkeley DB avec unclient TPC-C. Huit de ces applications sont incapables de passer à l'échelle àcause de leurs verrous et leur performance est améliorée par RCL sur unemachine x86 avec quatre processeurs AMD Opteron et 48 fils d'exécutionmatériels. Utiliser RCL permet de multiplier les performances par 2.5 parrapport aux verrous POSIX sur Memcached, et par 11.6 fois sur Berkeley DB avecle client TPC-C. Sur une machine SPARC avec deux processeurs Sun Ultrasparc T2+et 128 fils d'exécution matériels, les performances de trois applications sontaméliorées par RCL: les performances sont multipliées par 1.3 par rapport auxverrous POSIX sur Memcached et par 7.9 fois sur Berkeley DB avec le clientTPC-C. / The scalability of multithreaded applications on current multicore systems is hampered by the performance of lock algorithms, due to the costs of access contention and cache misses. The main contribution presented in this thesis is a new lock algorithm, Remote Core Locking (RCL), that aims to improve the performance of critical sections in legacy applications on multicore architectures. The idea of RCL is to replace lock acquisitions by optimized remote procedure calls to a dedicated hardware thread, which is referred to as the server. RCL limits the performance collapse observed with other lock algorithms when many threads try to acquire a lock concurrently and removes the need to transfer lock-protected shared data to the hardware thread acquiring the lock because such data can typically remain in the server's cache. Other contributions presented in this thesis include a profiler that identifies the locks that are the bottlenecks in multithreaded applications and that can thus benefit from RCL, and a reengineering tool developed with Julia Lawall that transforms POSIX locks into RCL locks. Eighteen applications were used to evaluate RCL: the nine applications of the SPLASH-2 benchmark suite, the seven applications of the Phoenix 2 benchmark suite, Memcached, and Berkeley DB with a TPC-C client. Eight of these applications are unable to scale because of locks and benefit from RCL on an x86 machine with four AMD Opteron processors and 48 hardware threads. Using RCL locks, performance is improved by up to 2.5 times with respect to POSIX locks on Memcached, and up to 11.6 times with respect to Berkeley DB with the TPC-C client. On an SPARC machine with two Sun Ultrasparc T2+ processors and 128 hardware threads, three applications benefit from RCL. In particular, performance is improved by up to 1.3 times with respect to POSIX locks on Memcached, and up to 7.9 times with respect to Berkeley DB with the TPC-C client.

Computer models have become useful research tools in many disciplines. In many cases a researcher has access to data from a computer simulator and from a physical system. This research discusses Bayesian models that allow for the estimation of the discrepancy between the two data sources. We fit two models to data in the field of electrical engineering. Using this data we illustrate ways of modeling both a deterministic and a stochastic simulator when specific parametric assumptions can be made about the discrepancy term.

Ultrashort pulsed lasers have become critical to understanding light-matter interactions in new regimes such as generation of attosecond pulses, laser filamentation, and intense relativistic processes. Development of more powerful and energetic ultrafast lasers is required for advancing these fields of study. Several petawatt class systems now exist with more in development to further scale peak power and extend the frontier of ultrafast laser technology. Another relevant solution to the scaling of energy and power of ultrashort pulses is coherent beam combining (CBC). CBC is useful for not only scaling of laser parameters but also to mitigate parasitic nonlinear processes associated with high-intensity ultrashort pulses. In addition CBC is flexible and can be implemented as part of other techniques for ultrashort pulse amplification such as optical-parametric chirped-pulse amplification (OPCPA). In this thesis, CBC of ultrashort laser pulses is investigated based upon the method known as divided-pulse amplification (DPA). Active, passive and hybrid DPA have been achieved in a flashlamp-pumped Nd:YAG laser seeded from a Ti:sapphire mode-locked laser. Picosecond pulses at a repetition rate of 2.5 Hz were amplified and combined to record energy of 216 mJ with a combination efficiency of 80%. Engineering of the Nd:YAG amplifier chain for high-efficiency energy extraction is presented. In addition, phasing of actively divided pulses with a CW pilot laser co-propagating with the pulsed beam is also demonstrated. Analysis of multiple DPA configurations shows the viability of the method for a variety of different laser architectures including discussion of design restrictions.