Submitted by Adriano Duarte da Silva (adriano_duarte_silva@yahoo.com.br) on 2017-03-28T16:30:51Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) / Approved for entry into archive by Leiliane Silva (leiliane.silva@fgv.br) on 2017-05-11T13:18:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-12T12:51:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / The Brazilian aviation went through moments of supply and demand growth in the last decade, which triggered investment and plan decisions aiming at improving the Brazilian airspace control system and airports infrastructure as well as the services offered by airline companies (for instance aviation fuel demand increase). The main objective of this work is to contribute to the creation of a predictive model of takeoffs and landings for the short and medium run. We use the Box-Jenkins model (ARMA), combined with covariates, to predict the amount of takeoffs and landings of commercial aviation in four Brazilian airports: Galeão Airport (Rio de Janeiro), Brasília Airport (Distrito Federal), Guarulhos Airport (São Paulo) and Recife Airport (Pernambuco). We find that the models fit well in the short run, but in the medium run in forecast events such as the recent Brazilian economic crises can damage the predictions. The data analyzed in this work is owned by The Management Center of Air Navegation (CGNA), which is a military unit subordinated to the Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA). Therefore, the predictability of the demand for air traffic will help in the allocation of resources for air traffic management. / A aviação brasileira viveu momentos de crescimentos da oferta e da demanda nos últimos 10 anos, o que gerou a necessidade de planejar e investir no aumento da infraestrutura do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB), do parque aeroportuário e dos serviços envolvidos na oferta e na demanda da aviação e das companhias aéreas (exemplo a demanda por Querosene de Aviação – QAV). O principal objetivo deste trabalho é contribuir para a criação de um modelo preditivo do comportamento das operações de pousos e decolagens dos principais aeroportos brasileiros para o curto e médio prazo. Utilizaremos o modelo Box-Jenkins (ARMA), combinado com covariáveis, para prever a quantidade de operações de pousos e decolagens da aviação comercial em quatro aeroportos brasileiros: Aeroporto do Galeão/RJ, Aeroporto de Brasília/DF, Aeroporto de Guarulhos/SP e Aeroporto de Recife/PE. Verificamos que os modelos se ajustam bem no curto prazo, mas que no médio prazo poderão necessitar de mais dados que podem interferir na quantidade de pousos e decolagens de forma atípica, como, por exemplo, a redução da malha aérea devido à crise econômica brasileira dos últimos 2 anos. Os dados utilizados neste trabalho são pertencentes ao Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA) que é uma unidade militar subordinada ao Departamento de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (DECEA). Portanto, a previsibilidade da demanda de tráfego aéreo ajudará na alocação de recursos no gerenciamento de tráfego aéreo.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The analysis of macro-economic variables through time-series models is widely used in the literature supporting economic theory, showing the actual behaviour of these variables. One of these macroeconomic variables have two variables that interfere with eou has relationships with other variables justifying the relevance in studying their behaviors. The first is the interest rate, which is very important in driving the economy, influencing the intention to spend and save of all economic agents, whether personal, commercial or industrial level (State or private). The second is the exchange rate, where its buoyancy determines the level of imports and exports affecting the trade balance. In this context the present research aims to describe the behavior of SELIC interest rates and Brazilian Exchange from January 1974 to June 2012 and January 1980 to may 2012, respectively. To this end, at first was used the Box-Jenkins model where the models showed through the analysis of residues which both had conditional heteroscedasticity in the waste of the models. Then joint modeling was used to the level of the process and the process variance (ARCH family models). The results showed that, for the SELIC interest rate series, the model selected was an ARIMA (1,1,1)-EGARCH (3,1) and, to the exchange rate, an ARIMA (0,1,1)-EGARCH (1,1). It is evidenced through these models that there is asymmetry of information, yet there was the leverage effect. In a second moment was chosen a model representing each one of the models of family ARCH (ARCH, GARCH, TARCH, EGARCH) and later held the combination of prediction by methods: ACP, middle and MMQO. The results obtained show that, in General, the performance measures MAPE, MSE and U-THEIL are superior to the combinations of prediction. In addition, the combination of forecast for different weights with ACP to check which of the types of weights provide better results. Therefore, it is concluded that the different weights allow the researcher to achieve greater accuracy in the choice of models combined, allowing aid managers in prior decision of the behavior of these variables that affect so scathing the health of the Brazilian economy. / A análise de variáveis macroeconômicas por meio de modelos de séries temporais é amplamente utilizada na literatura dando suporte à teoria econômica, mostrando o real comportamento dessas variáveis. Dentre essas variáveis macroeconômicas tem-se duas variáveis que interferem e/ou tem relações com outras variáveis justificando-se assim a relevância em estudar seus comportamentos. A primeira é a taxa de juros, que é muito importante na condução da economia, influenciando a intenção de gastar e poupar de todos os agentes econômicos, seja no nível pessoal, comercial ou industrial (privado e/ou estatal). A segunda é a taxa de câmbio, onde sua flutuação determina o nível das importações e exportações afetando assim a balança comercial. Nesse contexto a presente pesquisa tem como objetivo descrever o comportamento das taxas de juros SELIC e câmbio brasileiras no período de janeiro de 1974 a junho de 2012 e de janeiro de 1980 a maio de 2012, respectivamente. Para tanto, num primeiro momento foi utilizada a modelagem Box-Jenkins onde os modelos evidenciaram por meio da análise de resíduos que ambos possuíam heterocedasticidade condicional nos resíduos dos modelos. Em seguida, utilizou-se a modelagem conjunta para o nível do processo e para a variância do processo (modelos da família ARCH). Os resultados obtidos mostraram que, para a série da taxa de juros SELIC, o modelo elegido foi um ARIMA (1,1,1)- EGARCH (3,1) e, para a taxa de câmbio, um ARIMA (0,1,1)- EGARCH (1,1). Evidencia-se por meio destes modelos que há assimetria das informações, contudo não se verificou o efeito de alavancagem. Num segundo momento foi escolhido um modelo representando cada um dos modelos da família ARCH (ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH) e posteriormente realizada a combinação de previsão pelos métodos: ACP, Média e MMQO. Os resultados obtidos evidenciam que, no geral, as medidas de desempenho MAPE, MSE e U-THEIL são superiores para as combinações de previsão. Além disso, foi realizada a combinação de previsão por ACP com ponderações diferentes para verificar qual dos tipos de ponderações propiciam resultados melhores. Logo, conclui-se que as diferentes ponderações permitem ao pesquisador conseguir maior acurácia na escolha dos modelos combinados, permitindo auxiliar gestores na decisão prévia do comportamento dessas variáveis que afetam de maneira contundente a saúde da economia brasileira.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-10-13T13:49:58Z No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-10-22T12:56:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-22T12:56:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardodessupoiomoreiradias.pdf: 568521 bytes, checksum: c10ad96e85dfa6ce7e0e40283959ac29 (MD5) Previous issue date: 2008-02-29 / O objetivo principal desta dissertação é estimar um modelo para a previsão mensal do consumo de energia elétrica no Brasil. Foi utilizada na construção do modelo uma estratégia bottom-up, ou seja, inicialmente, com o uso da metodologia Box & Jenkins, estimou-se um modelo simples auto-projetivo que pudesse fornecer informações sobre o comportamento da série em questão. Num segundo momento, estimou-se um modelo de regressão dinâmica, onde se procurou relacionar o consumo de energia elétrica no país com outras possíveis variáveis causais. Nesta dissertação também é feito um estudo sobre a evolução do setor elétrico no Brasil, enfatizando-se as reformas ocorridas em meados dos anos 1990, o que deu origem ao chamado “novíssimo” modelo institucional do setor elétrico brasileiro. Com a metodologia Box & Jenkins, foi encontrado um modelo SARIMA (0,1,0) x (1,0,0)12 e o modelo de regressão dinâmica indicou que o consumo de energia elétrica no Brasil está relacionado, dentre outros fatores, ao nível de atividade econômica do país. Por fim, foram feitos testes dentro e fora da amostra, com o objetivo de comparar os modelos obtidos, e projeções de consumo para os meses do ano de 2008. / The main point of this dissertation is to find a monthly forecasting model to the Brazilian of electric energy consumption. The methodology consists of the construction of a model using a buttom-up strategy. In other words, it was first adjusted a Box & Jenkins model; i.e., a simple univariate model that could give information about the behavior of the series. Then, a dynamic regression model was fitted which relates brazilian electric energy consumption to all possible explanatory variable. In this dissertation, it was also carried out a study of the Brazilian electricity sector evolution, emphasizing the changes occurred in the nineties, that originated the so called “brand new” institutional model of the Brazilian electricity sector. By mean of the Box & Jenkins method, a SARIMA model (0,1,0) X (1,0,0)12 was found, and the dynamic regression model shows that the consumption of electricity in Brazil is related, among others factors, to the level of the economic activities in the country. Finally, tests in and out of sample were made, with the objective of comparing the obtained models, and the monthly forecasts for the 2008 months were produced by the selected model.

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Romis Ribeiro de Faissol Attux / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Siqueira_HugoValadares_D.pdf: 10867937 bytes, checksum: 512652380d6dd25b8717bfd5c8f5f0f8 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Este trabalho explora a possibilidade de aplicação de arquiteturas de redes neurais artificiais - redes neurais de estado de eco (ESN) e máquinas de aprendizado extremo (ELM) - aqui denominadas coletivamente por máquinas desorganizadas (MDs), para a previsão de séries de vazões. A previsão de vazões é uma das etapas fundamentais no planejamento da operação dos sistemas de energia elétrica com predominância hidráulica, como é o caso brasileiro. Os modelos mais comumente utilizados para previsão de vazões pelo Setor Elétrico Brasileiro (SEB) são baseados na metodologia Box & Jenkins, lineares, sobretudo modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Todavia, técnicas mais abrangentes, que alcancem melhores desempenhos, vêm sendo investigadas. Destacam-se as redes neurais artificiais, sobretudo arquiteturas do tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP), muito conhecidas por serem aproximadores universais com elevada capacidade de aprendizado e mapeamento não-linear, características desejáveis para solução do problema em questão. Por outro lado, as máquinas desorganizadas têm apresentado resultados promissores na previsão de séries temporais. Estes modelos têm um processo de treinamento simples, baseado em encontrar os coeficientes de um combinador linear; em particular, não precisam fazer ajuste dos pesos de sua camada intermediária, ao contrário das redes MLP. Por isso, este trabalho investigou as MDs do tipo ESN e ELM, versões recorrente e não-recorrente, respectivamente, para previsão de vazões médias mensais. Serão avaliadas também três técnicas para retirada da componente sazonal característica destas séries ¿ médias móveis, padronização e diferenças sazonal ¿ além da exploração de técnicas de seleção de variáveis do tipo filtro e wrapper, no intuito de melhorar performance dos modelos preditores. Na maioria dos casos estudados, os resultados obtidos pelas MDs na previsão das séries associadas a importantes usinas hidrelétricas brasileiras - Furnas, Emborcação e Sobradinho - em cenários com horizontes variados, mostraram-se de melhor qualidade do que os obtidos pelo modelo PAR e as redes neurais MLPs / Abstract: This work explores the possibility of application of neural network architectures ¿ echo state networks (ESN) and extreme learning machines (ELM) ¿ collectively referred as unorganized machines (UMs), to seasonal streamflow series forecasting. Streamflow forecasting is one of the key steps in the planning of operation of power systems with hydraulic predominance, as in the Brazilian case. The models most commonly used to streamflow prediction by the Brazilian Electric Sector are based on the Box & Jenkins methodology, with linear and especially periodic autoregressive models. However, more extensive techniques that achieve better performances have been investigated to this task. We highlight artificial neural networks, especially architectures such as multilayer perceptron (MLP), known to be universal approximators with high learning ability skills ability to perform nonlinear mapping, desirable characteristics for the solution of this problem. On the other hand, unorganized machines have shown promising results in time series forecasting. These models have a simple training process, based on finding the coefficients of a linear combiner; they do not require adjustments in the weights of the hidden layer, which are necessary with MLP architecture. Therefore, this study investigated the UMs such as ESN and ELM, recurrent and nonrecurrent versions, respectively, to seasonal streamflow series forecasting. Three techniques to remove the seasonal component of streamflow series will also be evaluated - moving averages, standardization and seasonal differences. In addition, In order to improve the performance of predictive models techniques for variable selection, such as filters and wrappers, will also be explored. In the most cases, the computational results obtained by the UMs in streamflow series forecasting associated to important Brazilian hydroelectric plants - Furnas, Emborcação and Sobradinho - with scenarios including several horizons, presented better performance when compared to forecasting obtained with PAR models and MLPs / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

This thesis deals with implementation of continuous integration for build system Copr. The implementation uses framework Citool and its modules, which are already used for continuous integration of build system Koji. The outcome system can run the tests for the new package from the build system Copr and test it on virtual machine. This thesis shows way how to implement continuous integration for build system Copr.

[pt] Na previsão de séries temporais, alguns autores supõem que um método de previsão individual (por exemplo, um modelo ARIMA) produz resíduos (ou erros de previsão) semelhantes a um processo de ruído branco (imprevisível). No entanto, principalmente devido às estruturas de autodependência não mapeadas por um método preditivo individual, tal suposição pode ser facilmente violada na prática. Esta tese propõe um Previsor Híbrido Wavelet (PHW) que integra as seguintes técnicas: decomposição wavelet; modelos ARIMA; redes neurais artificiais (RNAs); combinação de previsões; programação matemática não linear e amostrador Bootstrap. Em termos gerais, o PHW proposto aqui é capaz de capturar, ao mesmo tempo, estruturas com autodependência linear por meio de uma combinação linear wavelet (CLW) de modelos ARIMA, (cujo ajuste numérico ótimo ocorre por programação matemática não linear) e não linear (usando uma RNA wavelet automática) exibidas pela série de tempo a ser predita. Diferentemente de outras abordagens híbridas existentes na literatura, as previsões híbridas produzidas pela PHW proposto levam em conta implicitamente, através da abordagem de decomposição wavelet, as informações oriundas da frequência espectral presentes na série temporal subjacente. Os resultados estatísticos mostram que a metodologia híbrida supracitada alcançou ganhos de precisão relevantes no processo preditivo de quatro séries de tempo diferentes bem conhecidas, quando se compara com outras meteorologistas competitivas. / [en] In time series analysis some authors presume that a single model (an ARIMA for instance) may yield white noise errors. However that assumption can be easily violated, especially in scenarios where unmapped auto dependency structures are present inside the series. With that being said, this thesis proposes a new approach called Hybrid Wavelet Predictor (HWP) which integrates the following techniques: Wavelet Decomposition, ARIMA models, Neural Networks (NN), Combined Prediction, Non-linear mathematical programming and Bootstrap Sampling. In a broad sense, the proposed HWP is able to capture not only the linear auto-dependent structures from ARIMA using linear wavelet combination (where its optimal numerical adjustment is made through non-linear mathematical programming), but also the non-linear structures by using Neural Network. Differently from others hybrid approaches known to date, the hybrid predictions given by HWP model take into account. Statistical tests show that the hybrid approach stated above increased the prediction s effectiveness by a significant amount when compared with four well known processes.

[pt] A metodologia Box & Jenkins tem sido mais utilizada para fazer previsões do que outros métodos até então. Alguns analistas têm relutado, entretanto, em usar esta metodologia, em parte porque a identificação da estrutura adequada é uma tarefa complexa. O reconhecimento tanto dos padrões de comportamento das funções de autocorrelação quanto da autocorrelação parcial (teórica/estimada) dependem da série temporal através da qual é possível extraí-las. Uma vez obtidos os resultados, pode-se inferir qual o tipo de estrutura Box & Jenkins adequada para a série. A proposta do trabalho é desenvolver três novas metodologias de identificação automática das estruturas Box & Jenkins ARMA simples e/ou sazonais, identificar os filtros sazonal e linear da série de uma forma menos complexa. A primeira metodologia utiliza árvores de decisão, a segunda, redes neurais e a terceira, K-Nearest Neighbor (KNN). A estas metodologias serão utilizadas as estruturas Box & Jenkins sazonais de períodos 3, 4, 6 e 12 e não sazonais. Os resultados são aplicados a séries simuladas, bem como a séries reais. Como comparação, utilizou-se o método automático de identificação proposto no software FPW-XE. / [en] The Box & Jenkins is the most popular forecasting technique. However, some researchers have not embraced it because the identification of its structure is highly complex. The process of proper characterizing the properties of both autocorrelation functions and partial correlation (theoretical or estimated) depends on the time series from which they are being obtained. Given the results in question, it is possible to infer the proper Box & Jenkins structure for the time series being studied. For the reasons above, the goal of this dissertation is to develop three new methodologies to identifying, in an automatic fashion, the Box & Jenkins structure of an ARMA series. The methodologies identify, in a simpler manner, both the seasonal and linear filters of the series. The first methodology applies the decision tree. The second applies the neural networks. The third applies the K-Nearest Neighbor (KNN). In each of them the Box & Jenkins seasonal structures of 3, 4, 6 and 12 periods were used, as well as the nonseasonal structure. The results are applied to simulated and actual series. For comparison purposes, the automatic identification procedure of the software FPW-XE is also used.

I många år har testning varit ett sätt att öka kvalitén på utvecklad programkod. I och med teknikens framsteg har testautomatisering blivit ett hett ämne inom programutveckling för att effektivisera den manuella testprocessen. Detta examensarbete har undersökt möjligheterna att införa automatiska tester hos en avdelning på Handelsbanken, främst integrations- och regressionstester. Utifrån förutsättningarna hos avdelningen togs en prototyp fram för att demonstrera hur detta skulle kunna fungera på deras Microsoft-plattform. Prototypen bestod av en Jenkins-server som utförde tester skrivna i C# med hjälp av MSTest.exe. Testerna använde diverse proprietär och open-source ramverk, där tjänster och filer testades med dessa ramverk. Prototypen bevisade att automatisk testning kunde införas på avdelningen, men underhåll och en tydlig samt omfattande testprocess krävdes. / For several years, testing has been a way to increase the quality of developed program code. As technology advances, automated testing has emerged as a hot topic in system development and has been proclaimed to streamline the previous manual testing process. The purpose of this bachelor thesis was to study the possibilities of implementing automated testing at a department of Handelsbanken, focusing on integration and regression testing. Based on the prerequisites of the department, a prototype focusing on their Microsoft platform was developed to demonstrate a possible solution. The prototype consisted of a Jenkins server executing tests written in C# with the help of MSTest.exe. The tests used both proprietary and open-source frameworks. Services and files were tested using said frameworks. The prototype proved that automatic testing could be implemented at the department, but maintenance and a clear and comprehensive testing procedure was required.

Continuous Integration (CI) techniques are widely adopted in web and application development but have received limited attention in the embedded software domain. This thesis investigates the application of CI techniques in embedded software development through a case study at Cobolt AB, a company specializing in optoelectronics. The study aims to identify suitable CI techniques, assess implementation efforts, and evaluate the impact of CI adoption in this domain. A CI service is implemented using Jenkins as the automation server, following an iterative development and deployment process. The service incorporates multi-target compilation, automated unit testing, test reporting, visual CI feedback, and trunk-based development. These techniques prove effective for embedded software with a modular firmware architecture. However, automated system testing encounters limitations due to the need for manual interaction with hardware targets. Challenges encountered during implementation, such as learning CI tools, managing build tool dependencies, and addressing manual input requirements for system testing, are overcome through iterative implementation, distributed build architecture, and selective test automation. Developers’ resistance to CI adoption diminishes as they experience the positive impact of the CI service. CI adoption in the embedded domain brings benefits such as fast bug detection, increased developer motivation, higher confidence in code quality, and encouragement for standardization n. No noticeable negative impacts are observed. Future research should focus on integrating hardware-in-the-loop simulation systems for comprehensive automated system testing, exploring validation on multiple hardware targets, and studying the vertical scaling capabilities of distributed build architectures with Jenkins. / Kontinuerlig integration (CI) tekniker används i stor utsträckning inom webboch applikationsutveckling, men har fått begränsad uppmärksamhet inom inbyggd programvarudomän. Denna avhandling undersöker tillämpningen av CI-tekniker inom inbyggd programvaruutveckling genom en fallstudie vid Cobolt AB, ett företag specialiserat på optoelektronik. Studien syftar till att identifiera lämpliga CI-tekniker, bedöma implementeringsinsatser och utvärdera effekten av CI-användning inom detta område. En CI-tjänst implementeras med Jenkins som automatiseringsserver, efter en iterativ utvecklings- och distribueringsprocess. Tjänsten inkluderar kompilering för flera målenheter, automatiserad enhetstestning, testrapportering, visuell CI-återkoppling och utveckling baserad på huvudgrenen. Dessa tekniker visar sig vara effektiva för inbyggd programvara med en modulär firmware-arkitektur. Dock begränsas automatiserad systemtestning av behovet av manuell interaktion med hårdvarumål. Utmaningar som uppstår under implementeringen, såsom att lära sig CIverktyg, hantera byggverktygsberoenden och hantera manuella indatakrav för systemtestning, övervinner genom iterativ implementering, distribuerade byggarkitekturer och selektiv testautomatisering. Utvecklarnas motstånd mot CI-användning minskar när de upplever de positiva effekterna av CI-tjänsten. CI-användning inom inbyggd programvaruutveckling medför fördelar som snabb upptäckt av fel, ökad utvecklar motivation, högre förtroende för kodkvalitet och främjande av standardisering. Inga märkbara negativa effekter observeras. Framtida forskning bör fokusera på att integrera hårdvaru-i-loop simulering för omfattande automatiserad systemtestning, utforska validering på flera hårdvarumål och studera de vertikala skalningsmöjligheterna hos distribuerade byggarkitekturer med Jenkins.

When working in software development teams, there are challenges when it comes to always keeping the software stable and reliable. Continuous integration are frequently used to increase the stability and reliability. Extensive research has been performed on the matter of development processes of continuous integration, but there are no consensus on how systems to support continuous integration should be implemented for best results. In this report a continuous integration system is implemented based on best practices and to support the general continuous integration development process, by using Jenkins and other open source tools. The system is adapted to work well with the cross-platform mobile development framework CoffeeMaker developed by VISIARC AB and the general needs of the company. In order to roughly estimate the increased developer productivity and product quality when introducing the system, a questionnaire that discusses the system and working habits was sent out to the developers. The evaluation lead to the conclusion that the productivity would improve by approximately 30-60 minutes per week and developer. It also lead to the conclusion that the quality of their developed applications would most probably increase by introducing such a system.