Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho. / In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.

Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho. / In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this study is propose a new mathematical expression to describe the observed meandering autocorrelation functions in low-wind speed. The analysis utilizes a large number of the data to show that the new proposed theoretical function reproduces the experimental behavior of the fit curves, well as the negative lobes that characterizing the autocorrelation function for meandering condition. Furthermore, the good agreement of the measured autocorrelation curves with the proposed algebraic autocorrelation function allows to calculate the magnitudes of the meandering period and of the loop parameter. In adition, the parameters founded in this study can be used to simulate the dispersion of contaminant during low wind episodes. The results agree with the values presented and discussed in the literature. / O presente estudo propõe uma nova expressão matemática para descrever as funções de autocorrelação observadas sob condições de meandro do vento horizontal. A análise utiliza um grande número de dados para demonstrar que a função proposta reproduz o comportamento da curva experimental, bem como os lóbulos negativo que caracterizam a função de autocorrelação para a situação de meandro. Além disso, a boa concordância entre as curvas de autocorrelação observadas e a nova função de autocorrelação algébrica, proposta neste trabalho, permitiu realizar o cálculo de grandezas físicas como o parâmetro de oscilação e o período de meandro. Um resultado adicional, foi empregar os valores médios encontrados para os parâmetros do meandro na simulação da dispersão de contaminante durante episódios de vento fraco. Os resultados encontrados estão de acordo com os valores apresentados e discutidos na literatura.

Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho. / In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-07-11T13:06:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TeseJoseversaoCD.pdf: 2349040 bytes, checksum: f9cf2bfb304c798e864da4edd16e3a90 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-11T13:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TeseJoseversaoCD.pdf: 2349040 bytes, checksum: f9cf2bfb304c798e864da4edd16e3a90 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CNPQ / Geradores de números pseudo-aleatórios são amplamente utilizados em aplicações científicas e tecnológicas. Particularmente em criptografia, estes são empregados em sistemas de chave secreta, como geradores de sequências de cifragem. Neste trabalho, propomos algumas metodologias para o projeto destes geradores a partir de mapas caóticos. A primeira é baseada em duas técnicas: salto de amostras e discretização codificada variante no tempo. Mostra-se que o procedimento possui alta taxa de geração de bits por amostra caótica quando comparado com a codificação fixa no tempo, além de dispensar pós-processamento para melhoria de suas propriedades aleatórias. A outra metodologia utilizada é o emprego de sequências-m para eliminar a correlação residual na sequência codificada. A discretização variante no tempo apresenta uma característica de correlação bem definida que é aproveitada por um novo bloco de pós-processamento que utiliza sequências-m de menor complexidade linear que a metodologia anterior. Validam-se os métodos propostos empregando a bateria de teste NIST. / Random number generators are widely used in scientific and technological applications. Particularly in cryptography, they are used in secret-key systems, such as key sequence generators. In this work, we present two methodologies for the design of these generators from chaotic maps. The first one is based on two techniques: Skipping and time-varying coded discretization. We show that the proposed method has higher bit generation rate when compared to fixed-time coded discretization and dispenses post-processing in order to improve their random properties. Another methodology is the use of m-sequences to eliminate the residual correlation of the coded sequence. The time-varying coded discretization has a well-defined correlation characteristic that is exploited by a new block ofpost-processing using m-sequences that requires less memory than the previous methodology. The effectiveness of this procedure is verified through the NIST test.

Submitted by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-15T19:50:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PrevisãoDemandaEnergia.pdf: 5554955 bytes, checksum: 421efd02a7332d22d5cbcb98ca169611 (MD5) / Approved for entry into archive by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-15T19:50:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PrevisãoDemandaEnergia.pdf: 5554955 bytes, checksum: 421efd02a7332d22d5cbcb98ca169611 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-15T19:50:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PrevisãoDemandaEnergia.pdf: 5554955 bytes, checksum: 421efd02a7332d22d5cbcb98ca169611 (MD5) Previous issue date: 2018-04-12 / O estudo da previsão de demanda correlato a séries temporais de energia elétrica desenvolve um processo de otimização para o atendimento de energia elétrica, com o objetivo de aprimorar a rotina de previsão. No presente trabalho, é apresentada uma comparação de três modelos autorregressivos utilizados para a otimização mencionada, com o modelo de lógica fuzzy, dimensionado por meio da função de autocorrelação estendida. Os dados de consumo de energia elétrica presentam uma estrutura de série temporal sazonal, suscitando um recorte histórico com as características de consumo de energia elétrica do Estado de Rondônia, e neste objeto foi implementada uma metodologia de previsão por meio de modelos já sedimentados e em comparativo a um novo modelo, apresentado em Métodos de Identificação Fuzzy Para Modelos Autorregressivos Sazonais Mediante a Função de Autocorrelação Estendida. Analisa-se, então, as performances dos modelos e aplicação para previsão de demanda de energia elétrica a curto prazo, 5 (cinco) dias úteis da semana, para fins de contratação de pacotes de energia elétrica junto as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, obedecendo a legislação vigente sobre leilões e contratos de compra. No decorrer do trabalho, foram analisados os resultados de previsão de energia elétrica, pelos modelos apresentados, o modelo proposto em Sistema Fuzzy relacionado a Autocorrelação Estendida, sendo o mais satisfatório confirmado por erros de previsão em relação a demanda de energia elétrica para o Estado de Rondônia, e atendendo legislação sobre previsão e demanda de energia elétrica no Brasil. Palavras-chave: Demanda de Energia Elétrica, Séries Temporais Fuzzy, Função de Autocorrelação Estendida, Previsão de Energia Elétrica em curto Prazo. / The study of demand forecast correlated to time series of electric energy develops an optimization process for the supply of electricity, with the objective of improving the forecasting routine. In this study, it is presented a comparison of three autoregressive models used for the mentioned optimization, with the fuzzy logic model, dimensioned through the extended autocorrelation function. The electric energy consumption data presents a seasonal time series structure, provoking a historical cut with the electric power consumption characteristics of the State of Rondônia, and in this object was implemented a methodology of prediction by means of already sedimented models and in comparison to a new model, presented in Fuzzy Identification Methods for Autoregressive Models Using the Extended Autocorrelation Function. The performance of the models and application for short-term electricity demand forecasting, 5 (five) five business days of the week, was analyzed for the purpose of contracting electric energy packages with the electricity distribution concessionaires, in compliance with the legislation current agreement on auctions and purchase agreements. In the course of the work, we analyzed the results of electric energy prediction, by the models presented, the proposed model in Fuzzy System related to Extended Autocorrelation, being the most satisfactory one confirmed by errors of forecast in relation to the demand of electric power for the State of Rondônia, and complying with legislation on forecasting and demand of electric energy in Brazil.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / One of the main causes of control loop performance degradation are the oscillations, which have a negative effect on the performance of these loops and may force the plant to operate at less than optimal conditions. One of the fundamental steps for the evaluation of industrial control loop performance is the detection and diagnosis of these oscillations, also motivated by the growing emphasis on security and earnings capacity of the installations. This paper uses wavelet analysis combined with other signal analysis techniques such as the autocorrelation function and the Granger Causality, to make the complete diagnosis of oscillations in control loops processes. Numerical test simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. First, the techniques are used for the diagnosis of a simple control loop in the format of internal model control. After, the methods are applied in a catalytic cracking unit operating under model predictive control (MPC). The results show the potentiality of the proposed methodology to real applications. / Uma das principais causas da degradação do desempenho em malhas de controle são as oscilações, as quais têm um efeito negativo sobre o desempenho dessas malhas e pode forçar a planta a operar em condições abaixo do ideal. Um dos passos fundamentais para a avaliação do desempenho de malhas de controle industriais são a detecção e diagnóstico dessas oscilações, motivados também pela crescente ênfase na segurança e capacidade de lucro das instalações. O presente trabalho usa a análise de Wavelet combinada com outras técnicas de análise de sinais, tais como a Função de Autocorrelação e a Causalidade de Granger, para fazer o diagnóstico completo de oscilações em malhas de controle de processos. Testes de simulações numéricas são apresentados para demonstrar a eficácia da metodologia proposta. Primeiramente, as técnicas são utilizadas para o diagnóstico de uma malha de controle simples no formato de controle por modelo interno. Posteriormente, os métodos são aplicados numa unidade de craqueamento catalítico operando sob controle preditivo (MPC). Os resultados obtidos mostram a potencialidade da metodologia proposta para aplicações reais.