Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Energia). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de doutoramento. Ciências de Engenharia. 2005. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

O presente trabalho tem como objetivo analisar empiricamente a desempenho da balança comercial brasileira em resposta a depreciações cambiais no período entre janeiro de 1990 e dezembro de 2003. A condição de Bickerdike-Robinson- Metzler, bem como a de Marshall-Lerner afirmam que existe uma relação positiva entre estas variáveis. Porém, os trabalhos empíricos sobre o assunto têm obtido resultados divergentes, principalmente no que se refere à resposta de curto prazo. Vários autores estimam uma relação negativa entre a balança comercial e o câmbio no curto prazo, confirmando a hipótese da curva J. Utilizamos a metodologia MSVECM (Markov-switching vector error correction model) para capturar os vários choques e mudanças ocorridos na economia brasileira. Concluímos que nos períodos de maior volatilidade, a resposta da balança comercial é menor. Porém, as condições de Bickerdike-Robinson-Metzler e de Marshall-Lerner são válidas para a economia brasileira no período analisado, independentemente do regime em vigor.

Submitted by José Arnóbio Araújo Júnior (arnobio.ifal@gmail.com) on 2017-06-28T18:03:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Final de José Arnóbio.pdf: 1496162 bytes, checksum: 465356cbb8ebe042600a6c078ab9bb6c (MD5) / Approved for entry into archive by Flávia Sousa (flaviabs@ufba.br) on 2017-07-07T18:48:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Final de José Arnóbio.pdf: 1496162 bytes, checksum: 465356cbb8ebe042600a6c078ab9bb6c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-07T18:48:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Final de José Arnóbio.pdf: 1496162 bytes, checksum: 465356cbb8ebe042600a6c078ab9bb6c (MD5) / Os Sistema de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) das concessionárias na Região Nordeste, são, em sua maioria, antigos e apresentam diversos tipos de problemas. De uma maneira indireta, estes problemas podem ser constatados através dos indicadores coletivos de continuidade, fornecidos pela Agencia Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Esses indicadores são o Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (DEC) e o Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (FEC). Com o intuito de melhorar estes indicadores, esse estudo propõe uma metodologia a ser aplicada na análise do histórico das ocorrências (interrupções no fornecimento de energia) registradas em uma concessionária de distribuição de energia, durante o período de janeiro de 2013 a dezembro de 2014. A metodologia aqui propostabaseia-senaconstruçãodeummodeloqueestimeosindicadoresDECeFEC.Portanto, construído o modelo proposto, tendo-se em vista um determinado período de operação do SDEE a ser analisado, pretende-se estimar os valores de DEC e FEC, em função das ocorrências observadas e registradas para esse sistema. O conhecimento, a priori, dos indicadores DEC e FEC, permite o gerenciamento da manutenção, possibilitando a medida da influência dos principais modos de falha na composição desses indicadores. Como base para elaboração da metodologia de análise e do modelo, foi realizada uma pesquisa, junto a uma concessionária de distribuição de energia, que será denominada neste trabalho, como concessionária A. Nesta pesquisa foram coletados os dados de ocorrências de falhas (com interrupção) em um conjunto de consumidores. Os dados foram coletados mensalmente, no período compreendido entre janeiro de 2013 e dezembrode2014.Apartirdestesdados,construiu-seumaestruturademodelobaseadanaAnálise de Regressão Linear Múltipla (ARLM). Existe, por parte da concessionária A, a intenção de desenvolver ações de manutenção que apliquem técnicas termográficas. Estas técnicas permitem o mapeamento do gradiente térmico de um determinado dispositivo energizado, distinguindo diferentes temperaturas por meio de radiação infravermelha. Para tanto, a concessionária A, fez um investimento em equipamentos e no treinamento de pessoal. Esse estudo propõe a aplicação do modelo construído, baseado em ARLM, como uma ferramenta de apoio para a avaliação da influência dos modos de falha na composição dos indicadores de continuidade (DEC e FEC). Os modos de falha de maior interesse são, principalmente, os que são passíveis de serem detectados por termografia. A priori, o conhecimento da influência dos modos de falha na composição desses indicadores permitirá uma tomada de decisão para a execução de ações de manutenção, permitindo, à Concessionária, uma atuação direta no alimentador e nos modos de falha mais influentes, principalmente sobre aqueles que são passíveis de serem detectados por termografia. / The Electrical power distribution system (SDEE) of most of the Northeast region concessionaires are old and present different kinds of problems. In an indirect way, these problems can be verified through the collective indicators of continuity, provided by the National Electric Energy Agency (ANEEL). These indicators include the Interruption Equivalent Duration per Consumer Unit (DEC) and the Interruption Equivalent Frequency per Consumer Unit (FEC). In order to improve these indicators, this study proposes a methodology to be applied in the analysis of the history of occurrences (interruptions in power supply) registered in an electricity distribution concessionaire, from January 2013 to December 2014. The methodology proposed here is based on the construction of a model that establishes the DEC and FEC indicators. Once the proposed model is constructed, considering the period of operation of the SDEE to be analyzed, we intend to set the values of DEC and FEC, according to the observed and recorded occurrences for this system. The prior knowledge of DEC and FEC indicators allows the maintenance management, making it possible to measure the influence of the main failure modes on the composition of these indicators. As a basis for the elaboration of the analysis methodology and that of the model, we carried out a research, together with an energy distribution concessionaire, which will be denominated, in this work, as concessionaire A. This research involves a survey of the occurrences of failures (with interruption) within a group of consumers. Data was collected monthly, from January 2013 to December 2014. From these data, a model structure based on Multiple Linear Regression Analysis (ARLM) was constructed. There is, on the part of concessionaire A, the intention to develop maintenance actions that apply thermographic techniques. These techniques allow the thermal gradient mapping of a given energized device, distinguishing different temperatures by means of infrared radiation. For this purpose, the concessionaire A has invested on equipment and personnel training. This study proposes the application of the model which was built, based on ARLM, as a support tool to evaluate the influence of failure modes on the composition of continuity indicators (DEC and FEC). The failure modes of greatest interest are those that are likely to be detected by thermography. The prior knowledge of the influence of failure modes on the composition of these indicators will enable a decision making, aiming at the execution of maintenance actions, allowing the concessionaire to perform a direct action on the feeder and on the most influential modes of failure, especially on those that can be detected by thermography.

RETTES, Julio Alberto Sibaja. Robust algorithms for linear regression and locally linear embedding. 2017. 105 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Weslayne Nunes de Sales (weslaynesales@ufc.br) on 2017-03-30T13:15:27Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-04-04T11:10:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-04T11:10:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5) Previous issue date: 2017 / Nowadays a very large quantity of data is flowing around our digital society. There is a growing interest in converting this large amount of data into valuable and useful information. Machine learning plays an essential role in the transformation of data into knowledge. However, the probability of outliers inside the data is too high to marginalize the importance of robust algorithms. To understand that, various models of outliers are studied. In this work, several robust estimators within the generalized linear model for regression framework are discussed and analyzed: namely, the M-Estimator, the S-Estimator, the MM-Estimator, the RANSAC and the Theil-Sen estimator. This choice is motivated by the necessity of examining algorithms with different working principles. In particular, the M-, S-, MM-Estimator are based on a modification of the least squares criterion, whereas the RANSAC is based on finding the smallest subset of points that guarantees a predefined model accuracy. The Theil Sen, on the other hand, uses the median of least square models to estimate. The performance of the estimators under a wide range of experimental conditions is compared and analyzed. In addition to the linear regression problem, the dimensionality reduction problem is considered. More specifically, the locally linear embedding, the principal component analysis and some robust approaches of them are treated. Motivated by giving some robustness to the LLE algorithm, the RALLE algorithm is proposed. Its main idea is to use different sizes of neighborhoods to construct the weights of the points; to achieve this, the RAPCA is executed in each set of neighbors and the risky points are discarded from the corresponding neighborhood. The performance of the LLE, the RLLE and the RALLE over some datasets is evaluated. / Na atualidade um grande volume de dados é produzido na nossa sociedade digital. Existe um crescente interesse em converter esses dados em informação útil e o aprendizado de máquinas tem um papel central nessa transformação de dados em conhecimento. Por outro lado, a probabilidade dos dados conterem outliers é muito alta para ignorar a importância dos algoritmos robustos. Para se familiarizar com isso, são estudados vários modelos de outliers. Neste trabalho, discutimos e analisamos vários estimadores robustos dentro do contexto dos modelos de regressão linear generalizados: são eles o M-Estimator, o S-Estimator, o MM-Estimator, o RANSAC e o Theil-Senestimator. A escolha dos estimadores é motivada pelo principio de explorar algoritmos com distintos conceitos de funcionamento. Em particular os estimadores M, S e MM são baseados na modificação do critério de minimização dos mínimos quadrados, enquanto que o RANSAC se fundamenta em achar o menor subconjunto que permita garantir uma acurácia predefinida ao modelo. Por outro lado o Theil-Sen usa a mediana de modelos obtidos usando mínimos quadradosno processo de estimação. O desempenho dos estimadores em uma ampla gama de condições experimentais é comparado e analisado. Além do problema de regressão linear, considera-se o problema de redução da dimensionalidade. Especificamente, são tratados o Locally Linear Embedding, o Principal ComponentAnalysis e outras abordagens robustas destes. É proposto um método denominado RALLE com a motivação de prover de robustez ao algoritmo de LLE. A ideia principal é usar vizinhanças de tamanhos variáveis para construir os pesos dos pontos; para fazer isto possível, o RAPCA é executado em cada grupo de vizinhos e os pontos sob risco são descartados da vizinhança correspondente. É feita uma avaliação do desempenho do LLE, do RLLE e do RALLE sobre algumas bases de dados.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-04-11T17:25:53Z No. of bitstreams: 1 2017_AlexLuizMartinsMatheusdaRocha.pdf: 620797 bytes, checksum: 102a7d62b41cea145fc3ea2987658596 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-04-20T19:39:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_AlexLuizMartinsMatheusdaRocha.pdf: 620797 bytes, checksum: 102a7d62b41cea145fc3ea2987658596 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-20T19:39:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_AlexLuizMartinsMatheusdaRocha.pdf: 620797 bytes, checksum: 102a7d62b41cea145fc3ea2987658596 (MD5) Previous issue date: 2018-04-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Estudos em que a população de interesse possui estrutura hierárquica ou mul tinível são cada vez mais frequentes nas áreas de educação e saúde, onde, por exemplo, tem-se o desejo de avaliar determinada característica de alunos dentro de escolas ou pacientes dentro de hospitais. Nessa situação, modelos hierárquicos são mais adequados do que modelos que não levam em consideração a hierarquia. Esses modelos incorporam a estrutura de dependência dos dados, tornando as estimativas mais realistas e não viesadas. Esses modelos fazem parte da classe de modelos mistos, que possui efeitos fixos e mais de um efeito aleatório em sua composição. Este trabalho apresenta aplicações do modelo de regressão linear hierárquica, utilizando a abordagem bayesiana para estimação dos parâmetros. Concluiu-se que esses modelos apresentam ganhos expressivos nas estimativas intervalares dos parâmetros, sem desrespeitar os pressupostos teóricos de um modelo mais simples, proporcionando estimativas não viesadas. / Studies in which the population of interest has a multilevel or hierarchical structure are increasingly frequent in the areas of education and health, when one has the desire to evaluate a certain characteristic of students clustered within schools or patients clustered within hospitals. In this situation, hierarchical models are more appropriate than models that do not take hierarchy into account. These models incorporate data dependency structure, making estimates more realistic and unbiased. These models are also called mixed models, containing both fixed effects and more than one random effect in its composition. This work presents applications of the linear hierarchical regression model, using bayesian methods of estimation. It was concluded that these models present expressive gains in the interval estimates of the parameters, without disrespecting the assumptions of a simpler model, providing unbiased estimates.

O presente trabalho tem como objetivo analisar empiricamente a desempenho da balança comercial brasileira em resposta a depreciações cambiais no período entre janeiro de 1990 e dezembro de 2003. A condição de Bickerdike-Robinson- Metzler, bem como a de Marshall-Lerner afirmam que existe uma relação positiva entre estas variáveis. Porém, os trabalhos empíricos sobre o assunto têm obtido resultados divergentes, principalmente no que se refere à resposta de curto prazo. Vários autores estimam uma relação negativa entre a balança comercial e o câmbio no curto prazo, confirmando a hipótese da curva J. Utilizamos a metodologia MSVECM (Markov-switching vector error correction model) para capturar os vários choques e mudanças ocorridos na economia brasileira. Concluímos que nos períodos de maior volatilidade, a resposta da balança comercial é menor. Porém, as condições de Bickerdike-Robinson-Metzler e de Marshall-Lerner são válidas para a economia brasileira no período analisado, independentemente do regime em vigor.

O presente trabalho tem como objetivo analisar empiricamente a desempenho da balança comercial brasileira em resposta a depreciações cambiais no período entre janeiro de 1990 e dezembro de 2003. A condição de Bickerdike-Robinson- Metzler, bem como a de Marshall-Lerner afirmam que existe uma relação positiva entre estas variáveis. Porém, os trabalhos empíricos sobre o assunto têm obtido resultados divergentes, principalmente no que se refere à resposta de curto prazo. Vários autores estimam uma relação negativa entre a balança comercial e o câmbio no curto prazo, confirmando a hipótese da curva J. Utilizamos a metodologia MSVECM (Markov-switching vector error correction model) para capturar os vários choques e mudanças ocorridos na economia brasileira. Concluímos que nos períodos de maior volatilidade, a resposta da balança comercial é menor. Porém, as condições de Bickerdike-Robinson-Metzler e de Marshall-Lerner são válidas para a economia brasileira no período analisado, independentemente do regime em vigor.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T14:00:16Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Diogo Lages.pdf: 4187750 bytes, checksum: fb9f521e9ef025b2d69f9650ec1a45f4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T14:00:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Diogo Lages.pdf: 4187750 bytes, checksum: fb9f521e9ef025b2d69f9650ec1a45f4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / O servidor de nomes é um sistema essencial para Internet que se baseia principalmente na tradução de endereços para IPs. Esse serviço é executado em servidores de maneira “dedicada”, no entanto, fazem uso de sistemas operacionais os quais introduzem overhead e necessita compartilhar tempo de processamento com outros processos. Outro fator que tem grande impacto em redes é o consumo das interfaces Ethernet atuais, como exemplo a de 10 Gbps que possui a potência 25x maior do que a potência necessária para interfaces Ethernet com 100 Mbps. Devido a necessidade de otimizar o consumo de energia em ambientes de redes a inserção de mecanismo inteligentes permitem fazer uso dos recursos de potência de maneira “consciente” propiciando a diminuição de gastos com energia sem a degradação do desempenho. Sendo assim, nesse trabalho foi realizado o desenvolvimento e análise de um servidor de nomes, o qual permite otimizar o uso de energia através de regressão linear e recursos de potência sem comprometer o desempenho. Isso é evidenciado através dos resultados onde foi utilizado traces reais e foi verificado que o PC consome 55x a mais de energia do que a proposta desse trabalho e que a quantidade de perdas é abaixo de 7%.

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-02-23T17:50:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_wanessa_cd.pdf: 804330 bytes, checksum: c0fbb3cc28dd1681f8de342fc6d5bfc8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T17:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_wanessa_cd.pdf: 804330 bytes, checksum: c0fbb3cc28dd1681f8de342fc6d5bfc8 (MD5) Previous issue date: 2015-07-09 / FACEPE / O modelo linear de regressão é amplamente utilizado em aplicações práticas. Duas suposições que são comumente violadas são as de homoscedasticidade e não autocorrelação. Vários autores avaliaram os desempenhos de testes que usam erros-padrão consistentes quando há heteroscedasticidade de forma desconhecida. Na presente dissertação nós avaliamos os desempenhos de tais testes quando adicionalmente há correlação serial nos erros. Várias simulações de Monte Carlo foram realizadas em que os desempenhos de diferentes testes são avaliados tanto sob a hipótese nula quanto sob a hipótese alternativa. Uma aplicação prática é apresentada e discutida. / The linear regression model is commonly used by practitioners. Two assumptions are commonly violated, namely: homoskedasticity and no autocorrelation. Several authors have investigated the finite sample behavior of tests that use heteroskedasticity-consistent standard errors. In this thesis, we numerically evaluate the finite sample behavior of such tests under heteroskedasticity and autocorrelation. Monte Carlo simulation results under both the null and alternative hipotheses are presented. We also present and discuss an empirical application.