[pt] A grande maioria das estruturas que trabalham sob cargas alternadas precisa ser dimensionada para evitar a iniciação de trincas por fadiga, o principal mecanismo de dano mecânico nesses casos. Os vários parâmetros dos modelos de previsão de dano à fadiga usados nesses projetos devem ser preferencialmente medidos a partir do ajuste otimizado de suas equações a dados experimentais medidos de forma adequada. Na realidade, a precisão das previsões baseadas nesses modelos depende diretamente da qualidade dos ajustes utilizados para obtenção desses parâmetros. Sendo assim, o objetivo principal deste trabalho é estudar a melhor maneira de se obter os parâmetros dos principais modelos de previsão da iniciação de trincas por fadiga através de ajustes de dados experimentais baseados no algoritmo de LevenbergMarquardt. Primeiro, foram realizados diversos ensaios εN em uma liga de alumínio 6351-T6 para averiguar o desempenho do ajuste proposto para asequações de Coffin-Manson e de Ramberg-Osgood. Em seguida, foram usados dados da literatura de outros oito materiais para ajustar modelos deformaçãovida clássicos, assim como com o expoente de Walker, para assim avaliar o efeito de cargas médias não-nulas em testes εN. Por fim, foi estudado o ajuste de um modelo SN com expoente de Walker que considera limites de fadiga e efeitos de carga média. Esse estudo também inclui considerações estatísticas para quantificar o fator de confiabilidade a partir de diferentes hipóteses de funções densidade de probabilidade, baseadas em dez conjuntos de dados da literatura. / [en] Most structures working under alternate loadings must be dimensioned to prevent fatigue crack initiation, the main mechanism of mechanical damage in these cases. The various parameters from the fatigue damage prediction models used in these projects should preferably be measured by optimally fitting their equations to well-measured experimental data. In fact, the accuracy of the predictions based on these models depends directly on the quality of the adjustments used to obtain these parameters. As a result, the main purpose of this work is to study the best way to obtain the parameters of the leading prediction models of fatigue crack initiation through experimental data fittings based on the Levenberg-Marquardt algorithm. First, several εN tests were performed on a 6351-T6 aluminum alloy to verify the performance of the proposed fit for the Coffin-Manson and Ramberg-Osgood equations. Then, data from the literature of eight other materials were used to fit classic strainlife models, as well as models based on the Walker exponent, to evaluate the effect of non-zero mean loads in εN tests. Finally, the fitting of an SN model including the Walker exponent was studied, which considers fatigue limits and mean load effects. This study includes as well statistical considerations to quantify the reliability factor from different probability density function assumptions, based on ten data sets from the literature.

[pt] A presente pesquisa tem como foco o desenvolvimento de abordagens híbridas que combinam algoritmos de aprendizado de máquina baseados em conjuntos (ensembles) e técnicas de modelagem e previsão de séries temporais. A pesquisa também inclui o desenvolvimento de heurísticas inteligentes de seleção, isto é, procedimentos capazes de selecionar, dentre o pool de preditores originados por meio dos métodos de conjunto, aqueles com os maiores potenciais de originar previsões agregadas mais acuradas. A agregação de funcionalidades de diferentes métodos visa à obtenção de previsões mais acuradas sobre o comportamento de uma vasta gama de eventos/séries temporais. A tese está dividida em uma sequência de ensaios. Como primeiro esforço, propôsse um método alternativo de geração de conjunto de previsões, o que resultou em previsões satisfatórias para certos tipos de séries temporais de consumo de energia elétrica. A segunda iniciativa consistiu na proposição de uma nova abordagem de previsão combinando algoritmos de Bootstrap Aggregation (Bagging) e técnicas de regularização para se obter previsões acuradas de consumo de gás natural e de abastecimento de energia em diferentes países. Uma nova variante de Bagging, na qual a construção do conjunto de classificadores é feita por meio de uma reamostragem de máxima entropia, também foi proposta. A terceira contribuição trouxe uma série de inovações na maneira pela qual são conduzidas as rotinas de seleção e combinação de modelos de previsão. Os ganhos em acurácia oriundos dos procedimentos propostos são demonstrados por meio de um experimento extensivo utilizando séries das Competições M1, M3 e M4. / [en] This research focuses on the development of hybrid approaches that combine ensemble-based supervised machine learning techniques and time series methods to obtain accurate forecasts for a wide range of variables and processes. It also includes the development of smart selection heuristics, i.e., procedures that can select, among the pool of forecasts originated via ensemble methods, those with the greatest potential of delivering accurate forecasts after aggregation. Such combinatorial approaches allow the forecasting practitioner to deal with different stylized facts that may be present in time series, such as nonlinearities, stochastic components, heteroscedasticity, structural breaks, among others, and deliver satisfactory forecasting results, outperforming benchmarks on many occasions. The thesis is divided into a series of essays. The first endeavor proposed an alternative method to generate ensemble forecasts which delivered satisfactory forecasting results for certain types of electricity consumption time series. In a second effort, a novel forecasting approach combining Bootstrap aggregating (Bagging) algorithms, time series methods and regularization techniques was introduced to obtain accurate forecasts of natural gas consumption and energy supplied series across different countries. A new variant of Bagging, in which the set of classifiers is built by means of a Maximum Entropy Bootstrap routine, was also put forth. The third contribution brought a series of innovations to model selection and model combination in forecasting routines. Gains in accuracy for both point forecasts and prediction intervals were demonstrated by means of an extensive empirical experiment conducted on a wide range of series from the M- Competitions.

[pt] Em um mundo globalizado, em contínua transformação, são cada vez mais freqüentes mudanças no perfil da demanda. Se não detectadas rapidamente, elas podem gerar impactos negativos no progresso de um negócio devido à baixa qualidade nas previsões de venda, que começam a gerar valores sistematicamente acima ou abaixo da demanda real indicando a presença de viés. Para evitar esse cenário, técnicas formais para detecção de viés podem ser incorporadas ao processo de previsão de demanda. Diante desse quadro, a presente dissertação compara os desempenhos, via simulação, das principais técnicas formais de detecção de viés em previsão de demanda presentes na literatura. Nesse sentido, seis técnicas são identificadas e analisadas. Quatro são baseadas em estatísticas Tracking Signal e duas são adaptadas de técnicas de Controle Estatístico de Processos. Os modelos de previsão de demanda monitorados pelas técnicas em questão são os de séries temporais estruturadas, associados ao método de amortecimento exponencial simples e ao método de Holt, respectivamente, para séries com nível médio constante e séries com tendência. Três tipos de alterações no perfil da demanda – que acarretam em viés na previsão – são examinados. O primeiro consiste em mudanças no nível médio em séries temporais de nível médio constante. O segundo tipo também considera séries temporais de nível médio constante, porém com o foco em surgimentos de tendências. O terceiro viés consiste em mudanças na tendência em series temporais com tendência pré-incorporada. Entre os resultados obtidos, destaca-se a conclusão de que, para a maioria das situações estudadas, as técnicas baseadas nas estatísticas Tracking Signal possuem desempenho superior às demais técnicas com relação à eficiência na detecção de viés. / [en] In a globalized world, in continuous transformation, changes in the demand pattern are increasingly frequent. If not rapidly detected, they can have a negative and persistent impact in the wellbeing of a business due to continuously poor quality sales forecasts, which begin to generate values systematically above or below the actual demand indicating the presence of bias. To avoid this happening, statistical techniques can be incorporated in a prediction process with the objective known as bias detection in demand forecasting. Considering this situation, the present dissertation compares, through simulation, the efficiency performance of the main existing formal techniques of monitoring demand forecasting models, with the view of bias detection. Six of such techniques are identified and analyzed in this work. Four are based on Tracking Signal Statistics and two are adapted from the Statistical Process Control approach. The demand forecasting models monitored by the techniques in question can be classified as structured time series, for a constant level or trend pattern, and using both the simple exponential smoothing and the Holt s methods. Three types of changes in the demand pattern - which result in biased prediction - are examined. The first one focus on simulated changes on the average level of various constant times series. The second type also considered various constant times series, but now simulating the appearance of different trends. And the third refers to simulate changes in trends in various times series with pre-established trends. Among the results attained, one stands out: the techniques based on Tracking Signal Statistics - when compares to other methods - showed superior performance insofar as efficient bias detection in demand forecasting.

RESUMO O dissertação aborda o “Auto-conceito do comprador e as estruturas de decisão de consumidores norte-americanos e brasileiros “, através de uma pesquisa internacional comparada, com base no referencial teórico específico, modelos e hipóteses da tese de doutorado de Rowe, intitulada “Purchaser’s Self-Concept and Decision Frames". O referencial bibliográfico genérico com relação ao comportamento do consumidor, metodologia de pesquisa, pesquisa internacional comparada e a aculturação dos instrumentos de pesquisa (questionários, estímulos, situações hipotéticas), foi desenvolvido pelo autor brasileiro da dissertação de mestrado. As pesquisas exploratórias foram conduzidas junto a estudantes de graduação da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo e buscaram verificar como se comportaria no ambiente brasileiro o modelo teórico, desenvolvido e comprovado nos USA, bem como comparar os resultados das pesquisas norte-americana e brasileira. O modelo teórico desenvolve o Auto-conceito do comprador, a partir do auto-conceito funcional numa situação de compra e uso de um produto. O Auto-conceito do comprador teria duas dimensões ; Estilos de compra e Selves prováveis. O Auto-conceito do comprador influenciaria, através de qualquer uma de suas duas dimensões, Estilos de compra e Selves prováveis, a formação dos pontos de referência com relação a preço e criaria estruturas de decisão de ganho ou perda que influenciariam o desejo por um produto e a intenção de compra. Por último, o modelo hipotetiza que o tipo de intervenção de visualização permitiria prever a efetividade da visualização e os tipos de Selves prováveis a serem evocados pelo consumidor. Ainda, seria possível predizer a mudança de desejo por um produto através dos tipos de Selves prováveis. Finalmente, são apresentados na dissertação as implicações, conclusões e sugestões para futuras pesquisas e estudos.

RESUMO O dissertação aborda o “Auto-conceito do comprador e as estruturas de decisão de consumidores norte-americanos e brasileiros “, através de uma pesquisa internacional comparada, com base no referencial teórico específico, modelos e hipóteses da tese de doutorado de Rowe, intitulada “Purchaser’s Self-Concept and Decision Frames”. O referencial bibliográfico genérico com relação ao comportamento do consumidor, metodologia de pesquisa, pesquisa internacional comparada e a aculturação dos instrumentos de pesquisa (questionários, estímulos, situações hipotéticas), foi desenvolvido pelo autor brasileiro da dissertação de mestrado. As pesquisas exploratórias foram conduzidas junto a estudantes de graduação da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo e buscaram verificar como se comportaria no ambiente brasileiro o modelo teórico, desenvolvido e comprovado nos USA, bem como comparar os resultados das pesquisas norte-americana e brasileira. O modelo teórico desenvolve o Auto-conceito do comprador, a partir do auto-conceito funcional numa situação de compra e uso de um produto. O Auto-conceito do comprador teria duas dimensões ; Estilos de compra e Selves prováveis. O Auto-conceito do comprador influenciaria, através de qualquer uma de suas duas dimensões, Estilos de compra e Selves prováveis, a formação dos pontos de referência com relação a preço e criaria estruturas de decisão de ganho ou perda que influenciariam o desejo por um produto e a intenção de compra. Por último, o modelo hipotetiza que o tipo de intervenção de visualização permitiria prever a efetividade da visualização e os tipos de Selves prováveis a serem evocados pelo consumidor. Ainda, seria possível predizer a mudança de desejo por um produto através dos tipos de Selves prováveis. Finalmente, são apresentados na dissertação as implicações, conclusões e sugestões para futuras pesquisas e estudos.

[pt] Nesta tese de doutorado, é proposta uma combinação híbrida de métodos preditivos que agrega cinco abordagens distintas e genéricas, do ponto de vista de modelagem: método SSA; decomposição wavelet; redes neurais artificiais; programação matemática multiobjetivo MINIMAX, com abordagem de programação por metas; e método de simulação de quase Monte-Carlo. Para exemplificar e demonstrar a eficiência da combinação híbrida proposta, são mostrados, no Capítulo 7, os principais resultados de uma aplicação computacional, no qual é possível verificar que o seu desempenho, em termos de modelagem, foi consideravelmente superior, em relação a todas as estatísticas de aderência consideradas. / [en] In this thesis, we propose a hybrid combination of predictive methods that aggregates five distinct and general approaches, from the viewpoint of modeling: SSA method; wavelet decomposition, artificial neural networks, multiobjective mathematical programming MINIMAX, with goal programming approach; quasi- Monte-Carlo simulation method. To exemplify and demonstrate the efficiency of the proposed hybrid combination are shown, in Section 7, the main results of a computer application in which you can verify that their performance, in terms of modeling, was significantly higher, compared to all considered adherence statistics.

[pt] Estudos empíricos na área de séries temporais indicam que combinar modelos preditivos, originados a partir de diferentes técnicas de modelagem, levam a previsões consensuais superiores, em termos de acurácia, às previsões individuais dos modelos envolvidos na combinação. No presente trabalho é apresentada uma metodologia de combinação convexa de modelos estatísticos de previsão, cujo sucesso depende da forma como os pesos de combinação de cada modelo são estimados. Uma Rede Neural Artificial Perceptron Multi-camada (Multilayer Perceptron - MLP) é utilizada para gerar dinamicamente vetores de pesos ao longo do horizonte de previsão, sendo estes dependentes da contribuição individual de cada previsor observada nos dados históricos da série. O ajuste dos parâmetros da rede MLP é efetuado através de um algoritmo de treinamento híbrido, que integra técnicas de busca global, baseadas em computação evolucionária, junto com o algoritmo de busca local backpropagation, de modo a otimizar de forma simultânea tanto os pesos quanto a arquitetura da rede, visando, assim, a gerar de forma automática um modelo de ponderação dinâmica de previsores de alto desempenho. O modelo proposto, batizado de Neural Expert Weighting - Genetic Algorithm (NEW-GA), foi avaliado em diversos experimentos comparativos com outros modelos de ponderação de previsores, assim como também com os modelos individuais envolvidos na combinação, contemplando 15 séries temporais divididas em dois estudos de casos: séries de derivados de petróleo e séries da versão reduzida da competição NN3, uma competição entre metodologias de previsão, com maior ênfase nos modelos baseados em Redes Neurais. Os resultados demonstraram o potencial do NEWGA em fornecer modelos acurados de previsão de séries temporais. / [en] Empirical studies on time series indicate that the combination of forecasting models, generated from different modeling techniques, leads to higher consen+sus forecasts, in terms of accuracy, than the forecasts of individual models involved in the combination scheme. In this work, we present a methodology for convex combination of statistical forecasting models, whose success depends on how the combination weights of each model are estimated. An Artificial Neural Network Multilayer Perceptron (MLP) is used to generate dynamically weighting vectors over the forecast horizon, being dependent on the individual contribution of each forecaster observed over historical data series. The MLP network parameters are adjusted via a hybrid training algorithm that integrates global search techniques, based on evolutionary computation, along with the local search algorithm backpropagation, in order to optimize simultaneously both weights and network architecture. This approach aims to automatically generate a dynamic weighted forecast aggregation model with high performance. The proposed model, called Neural Expert Weighting - Genetic Algorithm (NEW-GA), was com- pared with other forecaster combination models, as well as with the individual models involved in the combination scheme, comprising 15 time series divided into two case studies: Petroleum Products and the reduced set of NN3 forecasting competition, a competition between forecasting methodologies, with greater emphasis on models based on neural networks. The results obtained demonstrated the potential of NEW-GA in providing accurate models for time series forecasting.

[pt] O objetivo da tese é propor uma metodologia para previsão do preço de curto prazo (spot) da energia elétrica no Brasil baseada em sistemas neuro-fuzzy e nos programas do planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro. Com essa abordagem, obtém-se distribuições estimadas do preço spot para o curto prazo com menor dispersão do que as obtidas somente com os programas do planejamento da operação. Além disso, por ser rápido, o sistema de previsão final possibilita análises de cenários ou simulações Monte Carlo. As principais variáveis que afetam o preço spot no Brasil são consideradas, tais como a energia natural afluente e a energia armazenada, entre outras. Ainda, é possível incluir também variáveis que não têm um histórico definido ou dados suficientes para o treinamento, tais como o plano de obras, limites de intercâmbio, demanda etc. Comparações com modelos de redes neurais são feitas. Apresenta-se, também, o estado da arte em modelagem para a política e o mercado de energia elétrica e os principais conceitos de gerenciamento de risco no mercado de eletricidade. / [en] This thesis focuses on spot price forecasting and risk management in the Brazilian electricity industry. It is proposed a new methodology for the problem based on neuro- fuzzy systems and the dispatching and planning operation programs. The main advantage of the approach is to be able to get more informative spot price distributions than using the operation and planning programs alone. Furthermore, it allows Monte Carlo simulations or scenarios analysis as the forecasting system runs in less than 1 minute. The main variables which affect the spot price (inflow river, storage capacity of reservoir, among others) are included in the model. Even variables such as the interchange limits, without a well-defined time series and which could be important, could also be included because of the intrinsic characteristics of each fuzzy model. Comparisons with neural networks models are made. It is also presented the state-of-the-art in the market and politics modelling for the electricity market around the world, as well as some main concepts of the risk management.

[pt] O conceito de risco é definido como a distribuição de resultados inesperados devido a alterações nos valores das variáveis que descrevem o mercado. Entretanto, o risco não é uma variável observável e sua quantificação depende do modelo empregado para avaliá-lo. Portanto, o uso de diferentes modelos pode levar a previsões de risco significativamente diferentes.O objetivo principal desta dissertação é realizar um estudo comparativo dos modelos mais amplamente utilizados (medição de variância amostral nos últimos k períodos, modelos de amortecimento exponencial e o GARCH(1,1) de Bollerslev) quanto à capacidade preditiva da volatilidade.Esta dissertação compara os modelos de estimação de volatilidade citados acima quanto à sua capacidade preditiva para carteiras compostas por um conjunto de ações negociadas no mercado brasileiro. As previsões de volatilidade desses modelos serão comparadas com a volatilidade real fora da amostra. Como a volatilidade real não é uma variável observável, usou-se o mesmo procedimento adotado pelo RiskMetrics para o cálculo do fator de decaimento ótimo: assumiu-se a premissa que o retorno médio de cada uma das carteiras de ações estudadas é igual a zero e,como conseqüência disso, a previsão um passo à frente da variância do retorno realizada na data t é igual ao valor esperado do quadrado do retorno na data t.O objetivo final é concluir, por meio de técnicas de backtesting, qual dos modelos de previsão de volatilidade apresentou melhor performance quanto aos critérios de comparação vis-à-vis ao esforço computacional necessário. Dessa forma, pretende-se avaliar qual desses modelos oferece a melhor relação custo-benefício para o mercado acionário brasileiro. / [en] The risk concept is defined as the distribution of the unexpected results from variations in the values of the variables that describe the market. However, the variable risk is not observable and its measurement depends on which model is used in its evaluation. Thus, the application of different models could result in significant different risk forecasts.The goal of this study is to carry out a comparison within the largest used models (sample variance in the last k observations, exponentially smoothing models and the Bollerslev s model GARCH(1,1)). The study compares the models mentioned above regarding its forecast capability of the volatility for portfolios of selected brazilian stocks. The volatility forecasts will be compared to the actual out of sample volatility. As long as the actual volatility is not an observable variable, the same procedure adopted by RiskMetrics in the calculation of the optimum decay factor will be used: it assumes the premise that the average return of which one of the stock portfolios is equal zero and, as the consequence of this fact, the one step variance forecast of the portfolio return carried out on date t is equal to expected value of the squared return of date t.The final objective is to conclude, using backtesting techniques, which of the forecasting volatility models show the best performance regarding the comparison criterions vis-a-vis the demanding computer efforts. By this way, it was aimed to evaluate which of them offer the best cost-benefit relation for the brazilian equity market.

[pt] Segundo o INEP/MEC, nos últimos 20 anos, o número de matrículas da educação superior de graduação no Brasil cresceu mais de duas vezes, com uma taxa de crescimento anual verificada a partir de 2001 em torno de 5,7 por cento ao ano. Ainda segundo esta instituição, em 2008 houve o ingresso de 1.505.819 novos estudantes nos cursos presenciais, ao mesmo tempo em que 1.479.318 vagas não foram ocupadas, sendo que 54,6 por cento do total de vagas ofertadas pelo setor privado. Tendo em conta que São Paulo é o maior estado do Brasil, é muito importante que o Ministério da Educação tome conhecimento de como se dará a dinâmica da oferta de educação superior nos próximos 20 anos para que suas ações (políticas públicas, sobretudo) possam ser realizadas com êxito. O objetivo deste trabalho é aplicar modelagem estatística para estimar a oferta do ensino superior do Estado de São Paulo no período de 2015 a 2035, considerando dados da INEP de educação superior. A motivação para este trabalho é melhorar o planejamento da oferta de curso superior e fazer a replicação do modelo preditivo para outros estados do Brasil. A metodologia usada é modelagem estatística (modelos de regressão linear) e séries temporais (Holt). Como resultado, têm-se as áreas e/os cursos onde o governo federal deve investir no futuro aprimorando seu planejamento. / [en] According to INEP/MEC, in the last 20 years, the number of undergraduate higher education enrollments in Brazil has grown more than twice, with an annual growth rate of 5,7 percent per year since 2001. According to this institution, in 2008 there were 1.505.819 new students enrolled in presential courses, while 1.479.318 vacancies were not filled, with 54.6 percent of the total number of vacancies offered by the private sector. Given that São Paulo is the largest state in Brazil, it is very important that the Ministry of Education becomes aware of the dynamics of the offer of higher education in the next 20 years so that its actions (mainly public policies) can be successfully executed. The objective of this study is to apply statistical modeling to estimate the offer of higher education in the State of São Paulo in the period from 2015 to 2035, considering data from INEP about higher education. The motivation for this work is to improve the planning of the offer of higher education and to replicate the predictive model for other Brazilian states. The methodology used concerns statistical modeling (linear regression models) and time series (Holt). As a result, it is obtained the areas and/or courses where the federal government should invest in the future, improving its planning. / [es] Según el INEP/MEC, en los últimos 20 años, el número de matrículas de educación superior en Brasil creció más de dos veces, con una tasa de crecimiento anual verificada a partir de 2001 en torno al 5,7 por ciento por año. Según esta institución, en 2008 hubo un ingreso de 1.505.819 nuevos estudiantes en los cursos presenciales, al mismo tiempo que 1.479.318 vacantes no fueron ocupadas, siendo el 54,6 por ciento del total de vacantes ofrecidas por el sector privado. Dado que São Paulo es el mayor estado de Brasil, es muy importante que el Ministerio de Educación tome conocimiento de cómo se dará la dinámica de la oferta de educación superior en los próximos 20 años para que sus acciones (políticas públicas, sobre todo) puedan realizarse con éxito. El objetivo de este trabajo es aplicar modelos estadísticos para estimar la oferta de educación superior del Estado de São Paulo en el período de 2015 a 2035, considerando datos de INEP de educación superior. La motivación para este trabajo es mejorar la planificación de la oferta de curso superior y hacer replicación del modelo predictivo para otros estados de Brasil. La metodología utilizada es modelos estadístico (modelos de regresión lineal) y series tiempo (Holt). Como resultado, se tienen las áreas y/o cursos donde el gobierno federal debe invertir en el futuro mejorando su planificación.