A formulação de planejamentos e o direcionamento estratégico das empresas dependem da identificação e a previsão correta das mudanças emergentes no ambiente de negócios, o que torna a previsão de demanda um elemento chave na tomada de decisão gerencial. Um dos maiores problemas associados com o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões é a escolha do método de previsão a ser implementado. Organizações com necessidades e características distintas em relação aos seus produtos e serviços atuam em diferentes cenários de mercado. Diferentes cenários necessitam de diferentes métodos de previsão, de forma a refletir mudanças na estrutura do mercado (como entrada de novos produtos, novos competidores e/ou mudanças no comportamento dos consumidores). Assim, uma metodologia que direcione diferentes métodos de previsão de demanda para as situações em que são mais eficientes pode auxiliar o processo preditivo e de tomada de decisões das organizações, minimizando erros de planejamentos estratégico, tático e operacional. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de métodos de previsão de demanda mais apropriados para diferentes situações. Métodos de integração de métodos qualitativos e quantitativos de previsão melhoram a acurácia nos processo preditivos e também são abordados na metodologia de seleção de métodos de previsão. A metodologia proposta é ilustrada através de dois estudos de caso. No primeiro estudo investigou-se o caso de um produto com demanda regular. No segundo estudo, detalhou-se o processo de previsão para um cenário de lançamento de um novo produto.

O tema da presente tese é a demanda do gás natural em um novo mercado, que se encontra em expansão.O objetivo geral é o desenvolvimento de uma metodologia para a previsão de demanda do gás natural, estabelecendo um método que integre as diversas alternativas de previsão de demanda desenvolvidas. Primeiramente, é feita uma revisão da literatura abordando os seguintes temas: (i) demanda de energia no Brasil e no mundo; (ii) demanda de gás natural no Brasil e no mundo; (iii) oferta de gás natural no Rio Grande do Sul; (iv) modelos de previsão de demanda energética; (v) pesquisa qualitativa e grupos focados. São, então, desenvolvidas as alternativas para a previsão de demanda de gás natural: (i) baseado em dados históricos do Rio Grande do Sul: com base no comportamento pregresso da demanda energética estadual faz-se uma extrapolação dos dados de demanda futuros, estimando-se um percentual de participação do gás natural neste mercado; (ii) baseado em equações de previsão que se apóiam em dados sócio-econômicos: tomando-se como embasamento o tamanho da população, PIB, número de veículos da frota do estado, e as respectivas taxas de crescimento de cada uma destas variáveis, estima-se o potencial consumo de gás natural (iii) baseado em dados históricos de outros países: tomando-se por base os dados de países onde já se encontra consolidado o mercado de gás natural, faz-se uma analogia ao caso brasileiro, particularmente o estado do Rio Grande do Sul, visualizando o posicionamento deste mercado frente à curva de crescimento e amadurecimento do mercado consolidado; (iv) baseado na opinião dos clientes potenciais: através de grupos focados, busca-se a compreensão das variáveis que influenciam as decisões dos consumidores de energia, bem como a compreensão das soluções de compromisso (trade off) realizadas quando da escolha dos diferentes energéticos, utilizando-se técnicas do tipo “preferência declarada”; (v) baseado na opinião de especialistas: através de grupos focados com profissionais do setor energético, economistas, engenheiros e administradores públicos busca-se o perfil de demanda esperado para o gás natural. São aplicadas as alternativas individuais à previsão da demanda do gás natural no estado do Rio Grande do Sul, verificando a necessidade de adaptações ou desenvolvimentos adicionais das abordagens individuais. Neste momento, começa-se a construção do método integrador, partindo-se da visualização de benefícios e carências apresentados por cada alternativa individual. É, então, elaborada uma proposta para integrar os resultados das diversas abordagens. Trata-se da construção de um método para a previsão de demanda energética de gás natural que compatibiliza resultados qualitativos e quantitativos gerados nas abordagens individuais. O método parte de diferentes inputs, ou seja, os dados de saída gerados por cada abordagem individual, chegando a um output único otimizado em relação à condição inicial. A fase final é a aplicação do método proposto à previsão de demanda de gás natural no estado do Rio Grande do Sul, utilizando a base de dados gerada para o estudo particular do estado.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5358_1.pdf: 2371419 bytes, checksum: 9e35f2575d714f7e248df41f035db1da (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Vários estudos já comprovaram que o potencial eólico brasileiro, principalmente no nordeste, onde os ventos têm uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco, pode contribuir significativamente para o suprimento de energia elétrica. O aproveitamento deste potencial eólico aumentaria a capacidade de geração e a diversificação da matriz energética nacional e, consequentemente, diminuiria os riscos de desabastecimento de energia elétrica. Entretanto, o uso das forças dos ventos para produção de energia produz alguns inconvenientes, tais como, a incertezas na geração e a dificuldade no planejamento e operação do sistema elétrico. Portanto, é imprescindível à aplicação de ferramentas ou técnicas capazes de predizer a energia a ser fornecida por estas fontes. No Brasil, os investimentos em fontes alternativas iniciaram-se de forma tímida e tardia, inclusive em geração eólica. Do ponto de vista de modelos de previsões de ventos e geração eólica, isto não é diferente. Sendo assim, este trabalho propõe e desenvolve vários modelos de previsões a partir de técnicas de Redes Neurais Artificiais; Análise de Multiresolução de sinais usando Transformada Wavelet; e Modelos Estatísticos. Os modelos aqui propostos foram ajustados para realizar previsões com horizontes variáveis de até vinte e quatro horas. Estes serviram para uma análise comparativa através dos resultados encontrados durante os testes dos mesmos, que ajudou a identificar as vantagens e desvantagens de cada técnica. Além disto, estes poderão ser implementados e desenvolvidos para operação, mitigando alguns dos inconvenientes da geração eólica de energia

Made available in DSpace on 2015-06-17T19:34:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-12-19. Added 1 bitstream(s) on 2015-06-18T12:48:31Z : No. of bitstreams: 1 000826622_20150715.pdf: 111388 bytes, checksum: 0df76931737a2d8db48b8a83cacaecb8 (MD5) Bitstreams deleted on 2015-08-03T12:21:15Z: 000826622_20150715.pdf,. Added 1 bitstream(s) on 2015-08-03T12:22:27Z : No. of bitstreams: 1 000826622.pdf: 1096376 bytes, checksum: 1829dd81ad2058076c40b56830d0b9b9 (MD5) / O Brasil é o maior produtor de laranjas do mundo, visto que o estado de São Paulo é o grande responsável pela produção. A variedade Valência encontra-se como uma das mais produzidas no estado. O clima é o fator de maior influência na variabilidade da produtividade e qualidade dos cultivos, sendo que a variação anual pode trazer efeitos positivos e/ou negativos a esta variabilidade. A previsão é o ato de estimar com uso de dados atuais um fenômeno futuro, ou seja, que ainda vai ocorrer. Enquanto estimação usa de dados atuais para estimar um fenômeno também atual. Este estudo tem como objetivo entender a influência das variáveis meteorológicas mensais ao longo do ciclo de laranjas Valência enxertadas em limoeiro Cravo (VACR) de pomares com mais de seis anos, em quatro locais de destaque na produção do Estado de São Paulo (Bauru, Bebedouro, Limeira e Matão), e desenvolver modelos agrometeorológicos de previsão e estimação de atributo de qualidade mensal de VACR. As deficiências hídricas (DEF) são fatores limitantes na produtividade e qualidade dos frutos. Por esta razão sua influência no cultivo foi analisada de forma isolada, desenvolvendo modelos de estimação apenas em função das DEF mensais, a fim de determinar quais fases fenológicas da VACR são mais sensíveis a DEF e com isso estimar de forma acurada os atributos qualitativos da VACR, nos quatro locais do estado de São Paulo. Os modelos foram construídos em regressão linear múltipla e classificados pelos índices estatísticos de erro percentual absoluto médio (MAPE) e coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado). Foi possível elaborar modelos acurados tanto para estimações como também para previsões. Em relação aos modelos de estimação houve maior atuação da DEF no numero de frutos por caixa no primeiro ano do ciclo e nos outros atributos no segundo ano. Para os modelos de previsão, as temperaturas ... / The main producer country of oranges at the world is Brazil, been the State of São Paulo responsible for almost all of this production. The 'Valência' orange is one of the most important cultivars of the State. The major influent factors on yield and quality variability of crops are climatic factors, where this annually variation can bring positive or negative effects. Forecasting is the use of actual data to estimate an event that will happen, while estimation uses actual data to esteem a current event. This study aims to understand the influence of monthly meteorological variables during the 'Valência' orange grafted on rangpur lime of orchards with more than six years old (VACR), for four main producers regions of the State of São Paulo (Bauru, Bebedouro, Limeira and Matão) and develop agrometeorological models for predict the qualitative attributes of every month of VACR during the production year. . Water deficits (DEF) are limiting factors at yield and quality of fruits. Therefore its influence on crop development was analyzed isolated; developing estimation models in function only of monthly DEF, in order to determine which phenological phases of VACR are more sensitive to DEF and with that, make accurate estimation of the qualitative attributes of VACR, at four regions of the State of São Paulo. The models were constructed in multiple linear regressions and classified according to the mean absolute perceptual error (MAPE) and the adjusted coefficient of determination (R² adjusted). All the developed models were accurate. Relative to the estimation models, for number of fruits per box, DEF were more important at the phases of the first year of the cycle and for the others attributes at the second year. For the forecasting models the main influent variables were: minimum, mean and maximum temperatures and relative evapotranspiration

O presente trabalho foi desenvolvido a partir de dados meteorológicos das regiões de Cambará, Campo Mourão, Cândido de Abreu, Cascavel, Guarapuava, Londrina, Palmas, Paranavaí e Pinhais e de dados meteorológicos e de ocorrência de incêndios florestais da região de Telêmaco Borba, Estado do Paraná, Brasil. Os objetivos consistiram em aperfeiçoar a Fórmula de Monte Alegre (FMA), por meio da inclusão da variável velocidade do vento no índice e desenvolver equações que estimem os valores da Umidade Relativa às 13:00 h por meio dos dados das 9:00 e 15:00 h, que sãÓ os padrões utilizados nas estações meteorológicas da rede oficial brasileira. As variáveis meteorológicas utilizadas foram a umidade relativa das 9:00, 13:00 e 15:00 h, a precipitação diária e a velocidade do vento às 13:00 h. As variáveis referentes aos incêndios florestais foram a data de ocorrência, a hora de início e de término e a área queimada. Os dados se referem a um período de 5 anos, compreendido entre 01/06/1998 e 31/05/2003. Foram realizadas análises do comportamento das variáveis meteorológicas para todas as regiões estudadas. A fim de se fazer a correção da umidade relativa foram desenvolvidas equações de regressão para cada região. As equações que apresentaram melhores resultados com base na análise dos coeficientes de determinação (R2) e dos erros-padrão residuais (Sy..x) foram submetidas à análise de covariância e aquelas consideradas estatisticamente semelhantes foram combinadas, dando origem a uma equação geral que estima a umidade relativa das 13:00 h (UR13) com dados das 9:00 h (UR09) e outra que estima a umidade relativa das 13:00 com dados das 15:00 h (UR15) para o estado do Paraná A melhor equação para o primeiro caso foi UR 13=e ^ (2,72976+0,0162192UR09) e a melhor equação para o segundo caso foi UR 13=2,451510 (UR15)^0,796072 Com o fim de se incluir a velocidade do vento na Fórmula de Monte Alegre foram propostos modelos lineares e exponenciais e desenvolvidos programas computacionais com o fim de gerar os índices produzidos por esses modelos para a região de Telêmaco Borba. Com base nos dados de ocorrência de incêndios florestais os modelos tiveram a sua eficiência testada pelo teste skill score. Foram selecionados dois modelos exponenciais, que apresentaram os melhores resultados pelo skill score. Como os modelos selecionados usavam as classes de perigo originais, definidas na Fórmula de Monte Alegre, foi necessária a definição de novas classes que fossem mais adequadas aos novos modelos. Foram realizadas análises numéricas e gráficas em cada uma dessas variáveis com o objetivo de se definir os limites de cada classe de grau de perigo. Urna vez definidos os critérios, foram propostas novas classes de perigo para os modelos selecionados. A partir dos resultados gerados pelo programa e dos dados de incêndios os modelos selecionados foram novamente analisados e submetidos à análise de desempenho, utilizando-se o skill score e as porcentagens de sucesso para os mesmos, permitindo assim a definição do melhor modelo a ser incorporado na Fórmula de Monte Alegre, que passou a ter a seguinte representação: (vide resumo).

Orientador: Glauco de Souza Rolim / Banca: Regina Célia de Matos Pires / Banca: Arthur Bernardes Cecílio Filho / Resumo: O Brasil é o maior produtor de laranjas do mundo, visto que o estado de São Paulo é o grande responsável pela produção. A variedade "Valência" encontra-se como uma das mais produzidas no estado. O clima é o fator de maior influência na variabilidade da produtividade e qualidade dos cultivos, sendo que a variação anual pode trazer efeitos positivos e/ou negativos a esta variabilidade. A previsão é o ato de estimar com uso de dados atuais um fenômeno futuro, ou seja, que ainda vai ocorrer. Enquanto estimação usa de dados atuais para estimar um fenômeno também atual. Este estudo tem como objetivo entender a influência das variáveis meteorológicas mensais ao longo do ciclo de laranjas "Valência" enxertadas em limoeiro "Cravo" (VACR) de pomares com mais de seis anos, em quatro locais de destaque na produção do Estado de São Paulo (Bauru, Bebedouro, Limeira e Matão), e desenvolver modelos agrometeorológicos de previsão e estimação de atributo de qualidade mensal de VACR. As deficiências hídricas (DEF) são fatores limitantes na produtividade e qualidade dos frutos. Por esta razão sua influência no cultivo foi analisada de forma isolada, desenvolvendo modelos de estimação apenas em função das DEF mensais, a fim de determinar quais fases fenológicas da VACR são mais sensíveis a DEF e com isso estimar de forma acurada os atributos qualitativos da VACR, nos quatro locais do estado de São Paulo. Os modelos foram construídos em regressão linear múltipla e classificados pelos índices estatísticos de erro percentual absoluto médio (MAPE) e coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado). Foi possível elaborar modelos acurados tanto para estimações como também para previsões. Em relação aos modelos de estimação houve maior atuação da DEF no numero de frutos por caixa no primeiro ano do ciclo e nos outros atributos no segundo ano. Para os modelos de previsão, as temperaturas ... / Abstract: The main producer country of oranges at the world is Brazil, been the State of São Paulo responsible for almost all of this production. The 'Valência' orange is one of the most important cultivars of the State. The major influent factors on yield and quality variability of crops are climatic factors, where this annually variation can bring positive or negative effects. Forecasting is the use of actual data to estimate an event that will happen, while estimation uses actual data to esteem a current event. This study aims to understand the influence of monthly meteorological variables during the 'Valência' orange grafted on rangpur lime of orchards with more than six years old (VACR), for four main producers regions of the State of São Paulo (Bauru, Bebedouro, Limeira and Matão) and develop agrometeorological models for predict the qualitative attributes of every month of VACR during the production year. . Water deficits (DEF) are limiting factors at yield and quality of fruits. Therefore its influence on crop development was analyzed isolated; developing estimation models in function only of monthly DEF, in order to determine which phenological phases of VACR are more sensitive to DEF and with that, make accurate estimation of the qualitative attributes of VACR, at four regions of the State of São Paulo. The models were constructed in multiple linear regressions and classified according to the mean absolute perceptual error (MAPE) and the adjusted coefficient of determination (R² adjusted). All the developed models were accurate. Relative to the estimation models, for number of fruits per box, DEF were more important at the phases of the first year of the cycle and for the others attributes at the second year. For the forecasting models the main influent variables were: minimum, mean and maximum temperatures and relative evapotranspiration / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:17:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5969_1.pdf: 1504936 bytes, checksum: c5647bff1c1bd1fe1a5f7cbe7319989a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A presente tese pretende desenvolver estudos aplicados ao setor elétrico brasileiro - SEB. Inicialmente, é feita uma revisão geral do SEB, enfocando as instituições e os agentes atuantes no setor. Em um primeiro estudo são feitas previsões para a demanda por energia elétrica no Nordeste no período 2004-2010. As previsões foram revisadas, ainda, de forma a levarem em conta o efeito do racionamento de energia elétrica ocorrido em 2001. Como resultado, os modelos ajustados apresentaram um bom poder de explicação e os valores das elasticidades foram próximos aos obtidos em outros estudos similares. Em um outro estudo, utilizou-se modelos ARIMA para previsão de preços spot de energia elétrica no Brasil. Finalmente, para analisar o potencial de exercício de poder de mercado no segmento de geração do SEB, foi utilizado o modelo de oligopólio de Cournot para analisar o impacto de variações na estrutura do setor sobre os preços de equilíbrio do mercado. Nestes termos, observou-se um maior potencial de exercício de poder de mercado em meses de menor disponibilidade de geração hidráulica. Outros fatores importantes no modelo foram a elasticidade da demanda e a estrutura do setor, em termos do número e do tamanho das firmas

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Civil. / Submitted by Robespierre Xavier da Silva Junior null (robespierre.xavier) on 2016-07-05T23:53:05Z No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Approved for entry into archive by LIA CAETANO BASTOS null (lia.c.bastos@ufsc.br) on 2016-07-18T20:38:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-18T20:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Este trabalho tem como princípio apresentar a análise de incerteza nas previsões meteorológicas e hidrológicas da ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, inicia-se o presente estudo apresentando uma introdução que salienta quais modelos meteorológicos e hidrológico utilizados nos cálculos. Além dos modelos implementados, os estudos tiveram como foco realizar análises na sub-bacia do Rio do Peixe, que tem como exutório o município de Tangará. Os resultados encontrados foram dispostos em três partes distintas que são as seguintes: análise de incerteza meteorológica, calibração do modelo hidrológico e análise de incertezas hidrológicas. Os estudos de incerteza meteorológica tiveram como início determinar para a região do presente estudo a diferença nos valores acumulados de precipitação dos dados do TRMM (que são utilizados na calibração do modelo) e os valores observados nos sete pluviômetros espalhados na região da sub-bacia hidrográfica. Após este cálculo foi elaborada uma análise em um evento crítico de precipitação, sendo que os modelos meteorológico BRAMS e ETA não foram coerentemente representativos nas estimativas pluviométricas nesse período de estudo. A segunda parte dos resultados apresentou a calibração do modelo hidrológico PM Tank Model que é utilizado na ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, optou-se por elaborar uma série de dez calibrações diferentes para a mesma região. Este fato foi proposto para servir de base nas análises de previsão hidrológica. Na última etapa deste estudo foram analisados os dados de previsão hidrológica e concluiu-se que todas as análises referentes a previsão de vazão são diretamente interligadas a qualidade dos dados de precipitação. Sendo assim, o estudo de previsão hidrológica se ateve a analisar qualitativamente os resultados encontrados e identificando padrões assumidos nos referidos gráficos. Por fim, o presente estudo concluiu que as previsões hidrológicas são dependentes das previsões meteorológicas e portanto todas as incertezas atreladas a estas são repassadas a modelagem de vazão. / This paper has the principle analyzing uncertainties in weather and hydrological forecasts on software SPEHC. Therefore, begins this study presenting an introduction about meteorological and hydrological models used in the calculations. In addition to the models implemented, studies have focused on performing analysis on the Fish River sub-basin, where the discharge measure is in the city of Tangará. The results were arranged in three distinct parts which are as follows: weather uncertainty analysis, calibration of the hydrological model and analysis of hydrological uncertainties. The weather uncertainty studies beginning to determine for this study region the difference in cumulative values of precipitation from TRMM (used in model calibration) and the values observed in the seven rain gauges in the sub-basin area. After this, was prepared an analysis in a critical event of precipitation, and the weather models BRAMS and ETA were not consistently representative in rainfall estimates in this study. The second part of the results are the calibration of the PM Tank Model that is used on SPEHC. Therefore, it was decided to prepare a series of ten different calibrations for the same region. This fact has been proposed as the principle for the hydrological forecasting analyzes. In the last part of this study, the hydrological forecast were analyzed and it was concluded that all the analyzes regarding the flow prediction is directly linked to the quality of the precipitation. Therefore the hydrological forecast study only analyze the qualitatively results founded and identifying patterns assumed in these graphics. This study concluded that hydrological forecasts are dependent on weather forecasts and all the uncertainties linked to these are passed on modeling flow.

A previsão de preços é uma importante ferramenta no planejamento agrícola, especialmente na administração do risco de mercado caracterizado por um preço recebido pelo produto agropecuário inferior ao seu custo de produção. Existem muitas formas e métodos de previsão porém, para o tomador de decisão, mais importante do que o método com o qual se faz a previsão é conhecer o valor desta previsão de preço dentro do seu próprio negócio. Neste trabalho foi elaborado um modelo de decisão para o confinamento de vacas descarte com o objetivo de estimar o valor das previsões de preço na atividade. As fontes das previsões de preço utilizadas para testar o modelo foram as revistas Agroanalyses e Suma Agrícola. Estas revistas além de uma análise"ex-post"do comportamento do mercado fazem previsões de tendências de preço de diversos produtos agrícolas entre os quais o boi gordo. No teste do comportamento das previsões foram utilizados os instrumentos da Análise de Decisão. A árvore de decisão foi rodada com o objetivo de maximização da receita bruta para um tomador de decisão neutro com relação ao risco para os meses de julho, agosto e setembro. Os resultados obtidos sugerem que o uso das previsões de preços das revistas não foi economicamente superior ao uso das frequências históricas de preço. Foi feita também uma simulação com dados de previsão de preços da Bolsa de Mercadorias de São Paulo para o mês de agosto para os anos de 1981 a 1987. O resultado desta simulação também sugere que as previsões de preços da bolsa não foram economicamente superiores ao uso das frequências históricas de preço neste período. Foi feita uma simulação com base na Informação Perfeita para o mês de julho, com os dados de previsão da revista Agroanalyses. Admitiu-se que, para esta árvore, a eficiência da previsão foi máxima, isto é, a revista acertou todas as previsões de preço para o mês de julho no período analisado. O incremento da Receita Bruta verificado foi de US$ 25,3873 ou 9,6433% quando comparado com o maior valor esperado sem a informação perfeita. Os resultados verificados neste trabalho mostraram que o modelo proposto pode ser utilizado para comparar previsões de preços e quantificar monetariamente o valor destas previsões na pecuária de corte. O modelo proposto também pode ser usado para a tomada de decisão de confinar ou não vacas descarte bastando incluir rações de engorda e as outras despesas. / not available

Tese de mestrado integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008