Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005Bitstream added on 2014-06-13T19:29:38Z : No. of bitstreams: 1 aguiar_cr_me_prud.pdf: 7492218 bytes, checksum: 117035e4185d5091d476aa36427a4feb (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os receptores GPS de uma freqüência são utilizados na maioria dos trabalhos de posicionamento com GPS. Dentre as diversas aplicações, pode-se citar aquelas em que é de suma importância obter as coordenadas da antena do receptor em tempo real, tais como navegação aérea, marítima e terrestre, monitoramento da troposfera e ionosfera, monitoramento de deslocamento de estruturas e tubulações, entre outras. Porém, uma das maiores fontes de erro para estas aplicações é o efeito da refração ionosférica. A determinação deste efeito tem sido feita com observações coletadas com receptores GPS de dupla freqüência, e a partir da estimativa dos valores da refração ionosférica, pode-se aplicar a correção nas medidas obtidas com receptores de uma freqüência. No Departamento de Cartografia da FCT/UNESP foi desenvolvido o modelo da ionosfera (Mod_Ion), onde a ionosfera é analiticamente representada pela série do tipo Fourier. Este modelo está implementado, em linguagem de programação Fortran, para ser executado no modo pósprocessado. O foco de interesse atual pela comunidade mundial é o que diz respeito à correção desses efeitos em tempo real. Um algoritmo utilizado para calcular a correção ionosférica, ou obter o TEC, em tempo real, é o filtro de Kalman. No Mod_Ion_FK foram introduzidas duas melhorias: a função de modelagem da ionosfera do Mod_Ion foi alterada; e o filtro de Kalman foi implementado. Os resultados dos experimentos realizados mostraram que a função de modelagem série de Fourier com 19 coeficentes e o processo aleatório Gauss-Markov, foram mais eficazes na correção do efeito sistemático devido à ionosfera, chegando à proporcionar uma melhora na acurácia resultante, do posicionamento por ponto em tempo real, de 90,75%, no período diário de máxima atividade da ionosfera. / Single frequency GPS receivers have been widely used in most of the GPS projects. Among the several applications, one can mention those that require to obtain the receiver's antenna coordinates in real time, such as aerial, maritime and terrestrial navigation, ionosphere and troposphere monitoring, and structure displacement monitoring. However, one of the main drawbacks of the GPS accuracy for L1 users is the ionospheric refraction, which affects, mainly, the point positioning. The determination of this error has been carried out with double frequency GPS measurements, and from these estimate values the corrections can be applied in the single frequency GPS measurements. In the FCT/UNESP, a regional ionosphere model (Mod_Ion) was developed for computing the ionosphere systematic error, as well as TEC (Total Electron Contents). The Mod_Ion was implemented to run in a batch processing mode. The current focus for the worldwide community is concerned to the correction of these error in real time. One of the algorithms used to calculate the ionosphere correction, as well as the TEC, in real time, is based on Kalman filtering. In the Mod_Ion_FK version two improvements were introduced: the function for ionosphere modeling in the Mod_Ion was modified; and the Kalman filter was implemented. The results of the experiments showed that the modeling function with 19 coefficient Fourier series and the Gauss-Markov process, were the most effective in the ionosphere systematic effect's corrections, providing a improvement in the accuracy of point positioning, of 90,75%, in period of the highest ionosphere activity.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-06-29Bitstream added on 2014-06-13T20:27:33Z : No. of bitstreams: 1 bedutti_ad_me_sjrp.pdf: 1999751 bytes, checksum: 437383410c3f4cc28c116c28e9f7054a (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O controle de plantas daninhas constitui um dos principais desafios no cultivo de área agrícolas. Quando presentes em quantidades descontroladas, estas plantas geram a diminuição na produtividade e ocasionam perdas significativas e indesejáveis. As perdas, aliadas ao alto custo de controle, motivam o desenvolvimento de ferramentas no auxílio a tomada de decisão, como mapas da distribuição de daninhas, visando o manejo localizado de herbicidas. Neste trabalho, considera-se a aplicação de um modelo espaço-temporal para a construção de mapas da distribuição de sementes de plantas daninhas em uma área agrícola de plantação de milho (Zea mays). Foram analisados dados reais, para as espécies Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. e Bidens Pilosa L. e tamb´em dados simulados. O modelo envolve a combinação de estimação por krigagem e o filtro de Kalman. / The control of weeds is a major challenge in cultivation of agricultural areas. When present in uncontrolled quantities, these plants generate a decrease in productivity and cause significant and undesirable losses. The losses, combined with the high cost of control, motivate the development of tools to aid in taking decision, as maps of distribution of weed, to located handling of herbicides. In this work, was considered the application of a spatial-temporal model for construction of distribution maps of seed weeds in an agricultural area of corn plantation (Zea mays). Were analyzed real data, for the species Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. and Bidens Pilosa L., and also simulated data. The model involves a combination of kriging estimation and Kalman filter.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-04-25T18:11:05Z No. of bitstreams: 1 2015_PedroEliasWeberdeDeusAmaral.pdf: 7076659 bytes, checksum: 6de9dfe0cdfa56358ad5169613be97c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-04-28T17:29:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_PedroEliasWeberdeDeusAmaral.pdf: 7076659 bytes, checksum: 6de9dfe0cdfa56358ad5169613be97c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-28T17:29:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_PedroEliasWeberdeDeusAmaral.pdf: 7076659 bytes, checksum: 6de9dfe0cdfa56358ad5169613be97c6 (MD5) / A estabilidade de um sistema elétrico de potência é um dos requisitos para que as cargas do sistema sejam atendidas com qualidade e sem interrupções. O adequado monitoramento e o amortecimento dos modos de oscilação eletromecânica são fundamentais para o controle da estabilidade de um sistema elétrico. Esta dissertação apresenta um método para identificação de modos de oscilação eletromecânica cujo fundamento é baseado no princípio do Filtro de Kalman Estendido. Os modos são calculados a partir de parâmetros que também são estados do filtro. A metodologia é voltada para identificação de parâmetros característicos de sinais obtidos de PMU (PhasorMeasurementUnits). Todos os sinais obtidos e utilizados para testes são de baixa amplitude, conhecidos como dados de ambiente. A técnica proposta foi avaliada por meio de dois tipos de dados. Em um primeiro tipo, os sinais foram simulados. Com esta finalidade, utilizou-se o software Power System Toolbox (PST). Em outros testes, foram considerados dados de campo, obtidos de PMUs instaladas em baixa tensão localizados em universidades brasileiras em diversos estados. Considerando a natureza estocástica dos sinais, o método proposto identificou adequadamente os modos dominantes presentes nos dados de ambiente simulados do sistema teste, tanto em situações em que a frequência e amortecimento do modo eram fixos, quanto em situações em que os parâmetros do modo variavam ao longo do período de simulação. No caso dos resultados determinados para os dados de campo, foi identificada a presença de modo de oscilação dominante, na faixa entre 0,2 Hz e 0,4 Hz. Este é um modo interárea, característico do Sistema Interligado Nacional (SIN). Portanto, em ambos os testes a metodologia proposta mostrou-se adequada para identificação de modos dominantes a partir de dados de ambiente. / Power Systems must be stable for the system loads to be supplied continiously and with good quality. The proper monitoring and damping of electromechanical oscillation modes are fundamental for the power system stability control. This thesis presents a method for identification of electromechanical oscillation modes based on the Extended Kalman Filter. The modes are calculated from parameters which are also state variables of the filter. The methodology aims to identify characteristic parameters of signals obtained from PMU (Phasor Measurement Units). All the signals obtained and used in tests are low amplitude signals, also known as ambient data. The proposed methodology was evaluated by two kinds of data. In a first kind, the signals were simulated. For this purpose, it was used the Power System Toolbox software (PST). In the second kind, it was considered field data obtained from PMUs installed at low voltage in Brazilian universities in several states. Considering the stochastic nature of the data, the proposed method identified the dominant modes present in the simulated ambient data of the test system accordingly, both in situations in which the frequency and damping of the mode were fixed, as in situations in which the mode parameters varied throughout the period of simulation. In the case of the field data, the results identified the presence of dominant oscillation mode in the frequency range between 0,2 Hz and 0,4 Hz. This is an inter-area mode, characteristic of the Brazilian National Grid. Therefore, in both kinds of data, the proposed methodology was appropriate to identify dominant modes from ambient data.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:39:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 325189.pdf: 3161692 bytes, checksum: d354a87b228c53578f114b0ee9c06e6a (MD5) Previous issue date: 2013 / Nesta tese, é tratado do problema de estimação em Sistemas de Controle Via Rede sem fio. Um dos principais desafios em redes sem fio é a perda de pacote induzida pela rede, pois impactará no desempenho do sistema, podendo causar a sua instabilidade. O filtro de Kalman unscented, é utilizado para tratar o problema de estimação nesta tese, em que as propriedades estatísticas de convergência do filtro de Kalman unscented são analisadas, mostrando a existência de um valor crítico para a chegada de observações em torno do qual a covariância do erro de estimação diverge. Inicialmente, as equações do filtro de Kalman unscented são redefinidas quando o sistema de controle via rede está sujeito a perdas de pacotes, logo em seguida, é apresentado o teorema que mostra a existência de um valor crítico para a taxa de chegada de pacotes, em torno da qual a covariância do erro de estimação diverge. Finalmente, o método proposto é aplicado em um sistema de teleoperação, uma vez que este tipo de sistema utiliza um rede de comunicação para interligar seus componentes, sendo assim, um exemplo de aplicação real de um sistema de controle que utiliza uma rede de comunicação para interligar seus componentes.<br> / Abstract : This thesis, the problem of estimation in a wireless networked control systems is treated. One of themain challenges in wireless networks is packet loss induced by the network as impact on system performance and may cause instability. The unscented Kalman filter, is used to treat the estimation problem in this thesis, where the statistical properties of convergence of the unscented Kalman filter are analyzed, showing the existence of a critical value for the arrival of observations around which the covariance of the estimation error diverges. Initially, the equations of the unscented Kalman filter are redefined to a networked control system with packet losses, for this system is presented the theorem that shows a critical value for the rate of packet loss, around the covariance estimation error diverge. Finally, the proposed method is applied to a teleoperation system, since this type of system uses a communication network for interconnecting components, and thus a real application example of a control system utilizing a communication network to interconnect their components.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas. / Made available in DSpace on 2012-10-26T10:29:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 310139.pdf: 2211239 bytes, checksum: 27d26e66af5600b3d1c12a7f8a55b21b (MD5) / A fim de diminuir congestionamentos, poluição do ar, consumo de combustível, entre outros, tem-se buscado constantemente o desenvolvimento e modernização de sistemas de transporte público, pois sistemas mais eficientes, confortáveis e convenientes atraem um maior número de pessoas. A aplicação de linhas de ônibus em ambientes urbanos, tem sido um dos modos de transporte público mais utilizados. Para operação eficiente destas linhas, é importante conhecer a posição do veículo em tempo real, possibilitando o controle dos instantes de partida e a implantação de sistemas de informação sobre chegadas futuras, melhorando a percepção de qualidade do serviço prestado. A predição dos tempos de chegada do ônibus depende de uma série de fatores (por exemplo, atrasos em interseções sinalizadas, número de passageiros em pontos de parada, etc.). Estes fatores aumentam significativamente o nível das incertezas associadas ao processo e à medição. Este trabalho apresenta um algoritmo para predição dos tempos de chegada de ônibus urbano em pontos de parada, utilizando a abordagem de filtro de Kalman com análise de dados históricos. Fatores que aumentam o nível das incertezas associadas ao processo e à medição são considerados como propriedades estocásticas das perturbações do processo. A geração de dados de medição é realizada através de dois cenários distintos desenvolvidos e simulados no software de simulações microscópicas Aimsun 6.1. O teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov é aplicado para análise das distribuições estatísticas destes dados. Os parâmetros necessários para configuração do filtro de Kalman são obtidos a partir de dados históricos através de dois métodos de análise estatística propostos: o método de análise longitudinal e o método de análise transversal. O filtro de Kalman é utilizado para estimação de dois estados do veículo, sua posição e sua velocidade. Por fim, é proposto um algoritmo que utiliza as estimações oriundas do filtro de Kalman para realizar a predição dos tempos de chegada do ônibus em pontos de parada. / In order to reduce traffic congestions, air pollution, fuel consumption, and others, it has been constantly sought the development and modernization of public transportation systems, because more efficient, comfortable, and convenient systems attract more people. The application of bus lines in urban environments has been one of the public transportation modes most used. However, for efficient operation of bus lines, its important to know the vehicle position in real-time, enabling the control of departure times and implantation of information systems about future arrivals. The prediction of bus arrival time depends on a number of factors (e.g., delays at signalized intersections, number of passengers at bus stops, etc.). These factors increase significantly the level of uncertainties associated to process and measurement. This work presents an algorithm for prediction of bus arrival times at bus stops using Kalman filter with historical data analysis approach. Factors that increase the level of uncertainties associated to process and measurement are considerate stochastic properties of process disturbance. The generating of measurement data is performed by two different scenarios developed and simulated on the microscopic simulation software Aimsun 6.1. The Kolmogorov-Smirnov goodness of fit test is applied for analysis of the statistical distributions of these data. The parameters required for configuration of the Kalman filter are obtained from historical data through two proposed methods of statistical analysis: the method of longitudinal analysis, and the method of transversal analysis. The Kalman filter is used for estimation of two vehicle states, its position and its velocity. Finally, an algorithm is proposed that uses the estimates given by the Kalman filter to perform the prediction of bus arrival times at bus stops.

Resumo: O controle de plantas daninhas constitui um dos principais desafios no cultivo de área agrícolas. Quando presentes em quantidades descontroladas, estas plantas geram a diminuição na produtividade e ocasionam perdas significativas e indesejáveis. As perdas, aliadas ao alto custo de controle, motivam o desenvolvimento de ferramentas no auxílio a tomada de decisão, como mapas da distribuição de daninhas, visando o manejo localizado de herbicidas. Neste trabalho, considera-se a aplicação de um modelo espaço-temporal para a construção de mapas da distribuição de sementes de plantas daninhas em uma área agrícola de plantação de milho (Zea mays). Foram analisados dados reais, para as espécies Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. e Bidens Pilosa L. e tamb'em dados simulados. O modelo envolve a combinação de estimação por krigagem e o filtro de Kalman. / Abstract: The control of weeds is a major challenge in cultivation of agricultural areas. When present in uncontrolled quantities, these plants generate a decrease in productivity and cause significant and undesirable losses. The losses, combined with the high cost of control, motivate the development of tools to aid in taking decision, as maps of distribution of weed, to located handling of herbicides. In this work, was considered the application of a spatial-temporal model for construction of distribution maps of seed weeds in an agricultural area of corn plantation (Zea mays). Were analyzed real data, for the species Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. and Bidens Pilosa L., and also simulated data. The model involves a combination of kriging estimation and Kalman filter. / Orientador: Maurílio Boaventura / Coorientador: Vilma Alves Oliveira / Banca: Geraldo Nunes Silva / Banca: Paulo Estevão Cruvinel / Mestre

Orientador: Paulo de Oliveira Camargo / Banca: João Francisco Galera Monico / Banca: Edvaldo Simões da Fonseca Junior / Resumo: Os receptores GPS de uma freqüência são utilizados na maioria dos trabalhos de posicionamento com GPS. Dentre as diversas aplicações, pode-se citar aquelas em que é de suma importância obter as coordenadas da antena do receptor em tempo real, tais como navegação aérea, marítima e terrestre, monitoramento da troposfera e ionosfera, monitoramento de deslocamento de estruturas e tubulações, entre outras. Porém, uma das maiores fontes de erro para estas aplicações é o efeito da refração ionosférica. A determinação deste efeito tem sido feita com observações coletadas com receptores GPS de dupla freqüência, e a partir da estimativa dos valores da refração ionosférica, pode-se aplicar a correção nas medidas obtidas com receptores de uma freqüência. No Departamento de Cartografia da FCT/UNESP foi desenvolvido o modelo da ionosfera (Mod_Ion), onde a ionosfera é analiticamente representada pela série do tipo Fourier. Este modelo está implementado, em linguagem de programação Fortran, para ser executado no modo pósprocessado. O foco de interesse atual pela comunidade mundial é o que diz respeito à correção desses efeitos em tempo real. Um algoritmo utilizado para calcular a correção ionosférica, ou obter o TEC, em tempo real, é o filtro de Kalman. No Mod_Ion_FK foram introduzidas duas melhorias: a função de modelagem da ionosfera do Mod_Ion foi alterada; e o filtro de Kalman foi implementado. Os resultados dos experimentos realizados mostraram que a função de modelagem série de Fourier com 19 coeficentes e o processo aleatório Gauss-Markov, foram mais eficazes na correção do efeito sistemático devido à ionosfera, chegando à proporcionar uma melhora na acurácia resultante, do posicionamento por ponto em tempo real, de 90,75%, no período diário de máxima atividade da ionosfera. / Abstract: Single frequency GPS receivers have been widely used in most of the GPS projects. Among the several applications, one can mention those that require to obtain the receiver's antenna coordinates in real time, such as aerial, maritime and terrestrial navigation, ionosphere and troposphere monitoring, and structure displacement monitoring. However, one of the main drawbacks of the GPS accuracy for L1 users is the ionospheric refraction, which affects, mainly, the point positioning. The determination of this error has been carried out with double frequency GPS measurements, and from these estimate values the corrections can be applied in the single frequency GPS measurements. In the FCT/UNESP, a regional ionosphere model (Mod_Ion) was developed for computing the ionosphere systematic error, as well as TEC (Total Electron Contents). The Mod_Ion was implemented to run in a batch processing mode. The current focus for the worldwide community is concerned to the correction of these error in real time. One of the algorithms used to calculate the ionosphere correction, as well as the TEC, in real time, is based on Kalman filtering. In the Mod_Ion_FK version two improvements were introduced: the function for ionosphere modeling in the Mod_Ion was modified; and the Kalman filter was implemented. The results of the experiments showed that the modeling function with 19 coefficient Fourier series and the Gauss-Markov process, were the most effective in the ionosphere systematic effect's corrections, providing a improvement in the accuracy of point positioning, of 90,75%, in period of the highest ionosphere activity. / Mestre

Orientador: Luís Geraldo Pedroso Meloni / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T11:37:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_RaquelGuerreiro_M.pdf: 2133776 bytes, checksum: 9563366e87c7b63b25e8e48bf81e0658 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Na prática, quando um sistema faz uso de altas taxas de transmissão, os símbolos transmitidos são sujeitos a interferência inter-simbólica (ISI). Além disso, se existe movimento relativo entre o transmissor e receptor, tal movimentação provoca mudança no perfil do canal ao longo do tempo. Portanto, para que seja possível a implementação de sistemas sem-fio modernos que usem múltiplas antenas de transmissão e/ou recepção, é essencial que sejam desenvolvidos métodos que lidem com tais condições. Nesse contexto, este trabalho estuda a utilização da abordagem de estimação dos coeficientes de um canal MIMO com interferência inter-simbólica e variante no tempo e detecção de símbolos de forma conjunta. Com base na modelagem da dinâmica temporal dos coeficientes do canal e dos símbolos transmitidos, um vetor de estados é definido contendo ambas informações levando a uma não-linearidade na equação de observação do sistema proposto. Uma solução analítica para o problema de filtragem não-linear é então apresentada, bem como dois algoritmos que propõem soluções sub-ótimas. Por fim, simulações numéricas comprovam a superioridade da abordagem conjunta e mostram os desempenho dos dois algoritmos propostos para a solução do problema de estimação e detecção conjuntas em sistemas MIMO submetidos a canais sem-fio seletivos em frequência e variantes no tempo / Abstract: In practice, when a system uses high data transmission rates, the transmitted symbols are subjected to inter-symbol interference (ISI). Furthermore, if there exists a relative movement between the receiver and the transmitter, the wireless channel through which data is transmitted will vary in time. Therefore, in order to implement practical wireless systems that use multiple transmit and/or receive antennas, it is essential to devise methods to correctly detect symbols transmitted under such conditions. In this context, this dissertation studies the joint channel estimation and symbol detection approach. In establishing models for the temporal dynamic of the channel coefficients and transmitted symbols, an augmented state vector is defined containing both information, which leads to a non-linear observation equation. Then, an analytic solution is presented along with two sub-optimal algorithms. Finally, numeric simulations attest the superiority of the joint approach and confirm the performance of the algorithms for both the joint channel estimation and symbol detection approach in MIMO systems subject to frequency selective and time varying wireless channels / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Emanuel Pimentel Barbosa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-05T13:04:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_DanielTakata_M.pdf: 3107518 bytes, checksum: c063e22a01c9ebf48a081c148b6138d8 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: É de grande interesse o estudo de previsão de séries temporais, ou seja, conseguir identificar características do processo num ponto futuro. Para isso, é necessário estimar com precisão, ou pelo menos com uma boa aproximação, o processo gerador dos dados. Nos últimos anos, modelos de redes neurais artificiais vêm desempenhando um papel crescente na abordagem e solução de problemas estatísticos importantes. A estrutura mais básica de rede neural, as redes progressivas ou feedforward, sem retroalimentação, têm se mostrado uma alternativa vantajosa, em alguns casos, em relação aos modelos lineares tradicionais. No entanto, algumas séries apresentam características que permitem introduzir algum tipo de realimentação na rede. Tal rede chamada de rede neural recorrente, ferramenta ainda pouco explorada pela comunidade estatística. São dois os principais objetivos da dissertação. Primeiro, o estudo de redes neurais recorrentes para predição de séries temporais, o que compreende sua fundamentação teórica, principais arquiteturas e algoritmos de aprendizagem e sua implementação computacional. Segundo, estudo comparativo da performance preditiva dessas redes para séries temporais, tanto no caso de séries temporais de memória curta quanto de memória longa, tomando-se como referência modelos padrão tipo ARIMA e ARFIMA. São utilizadas séries espaciais (dados de variáveis do solo) e séries temporais (séries de inflações de países desenvolvidos). Os resultados mostram que o uso das redes para predição é vantajoso em relação a modelos lineares para diversas séries. Também é desenvolvido um novo modelo (redes neurais com pesos variáveis) e seu correspondente algoritmo de estimação baseado nas características dos dados / Abstract: Forecasting of time series is a topic of great interest nowadays. To do so, the data generating process needs to be estimated with a good degree of accuracy. In the last years, artificial neural networks are becoming more important in the statistical community. The more basic structure of a neural network, the feedforward neural nets, without feedback, can be a profitable alternative, in some cases, comparing to linear traditional models. However, some time series present characteristics that allow to introduce some kind of feedback in the network. Such network is called recurrent neural network, a tool not so popular in the statistical community.Two of the main concerns of this work are the study of recurrent neural networks for prediction of time series (theoretical fundamental, main architectures and learning algorithms) and the comparative study of the predictive performance of these networks for short and long memory time series. Spatial series (solo science data) and time series (inflation data) are used. The results show that the networks have good prediction performance comparing to linear models in several series. A new model (neural networks with varying coefficients) and its estimation algorithm are proposed, based in the data characteristics / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T02:50:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge_Christian_M.pdf: 1384136 bytes, checksum: 21169a9d54dc981f5cfe38cdbaf733e5 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Nas redes de comunicações, a atual integração de vários tipos de serviços, cada qual com características estatísticas e requisitos de qualidade de serviço distintos, traz consigo a necessidade de esquemas eficientes de gerenciamento e controle de congestionamento do tráfego presente. Em pequenas escalas de tempo, os esquemas atuais podem ter sua eficiência reduzida devido à alta irregularidade do tráfego. Desta forma, neste presente trabalho, tendo como base à disciplina de escalonamento Generalized Processor Sharing (GPS), propõe-se um esquema de escalonamento de fluxos de dados que utiliza o expoente de Hölder pontual para caracterização local de cada fluxo. Para isso, propõe-se conjuntamente um estimador dinâmico destes expoentes e um preditor. Os expoentes de Hölder pontuais são estimados dinamicamente por meio do decaimento dos coeficientes wavelets em janelas de tempo. O preditor proposto possui características adaptativas e baseia-se no filtro de Kalman e no filtro de Mínimos Médios Quadrados Normalizado (Normalized Least-Mean-Square - NLMS). As avaliações realizadas mostram que este esquema de escalonamento contribui para o controle dinâmico preventivo no sentido de se obter uma menor perda de dados e um melhor uso da taxa de transmissão do enlace, em comparação com o GPS convencional / Abstract: Today network traffic is composed of many services with different statistical characteristics and quality of service requirements. This integration needs efficient traffic congestion control and management schemes. Dynamic and preventive schemes usually anticipate traffic conditions by means of a prediction process. Nevertheless, at fine-grained time scales, traffic exhibits strong irregularities and more complex scaling law that make this prediction process a non-trivial task. In this work we model network traffic flows as multifractal processes and introduce the pointwise Hölder exponent as an indicator of the local regularity degree. Also we propose a new traffic flow scheduling scheme based on the Generalized Processor Sharing (GPS) discipline that incorporate the pointwise Hölder exponent to locally characterize each data flow. For this end we explicitly present both dynamic pointwise Hölder exponent estimation and prediction mechanisms. The pointwise Hölder estimation is carried out dynamically based on the decay of the wavelet coefficients in the selected time windows. The proposed predictor is adaptive and implemented with both Kalman and Normalized Least Mean Squares (NLMS) filters. Experimental evaluations have validated the proposed scheduling scheme, resulting in low data loss rate and a better sharing of the network resources in comparison with the usual GPS scheme / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica