Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3603.pdf: 602959 bytes, checksum: 3078931e73ff3d01b4122cbac2c7f0a0 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, the aim was to analyze in the classic and bayesian context, the GARMA model with three different continuous distributions: Gaussian, Inverse Gaussian and Gamma. We analyzed the performance and the goodness of fit of the three models, as well as the performance of the coverage percentile. In the classic analyze we consider the maximum likelihood estimator and by simulation study, we verified the consistency, the bias and de mean square error of the models. To the bayesian approach we proposed a non-informative prior distribution for the parameters of the model, resulting in a posterior distribution, which we found the bayesian estimatives for the parameters. This study still was not found in the literature. So, we can observe that the bayesian inference showed a good quality in the analysis of the serie, which can be comprove with the last section of this work. This, consist in the analyze of a real data set corresponding in the rate of tuberculosis cases in metropolitan area of Sao Paulo. The results show that, either the classical and bayesian approach, are good alternatives to describe the behavior of the real time serie. / Neste trabalho, o objetivo foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o modelo GARMA com três distribuições contínuas: Gaussiana (Normal), Inversa Gaussiana e Gama, e também o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura para eles. Para o estudo clássico foi considerado os estimadores de máxima verossimilhança e por meio de simulação verificou-se a consistência, o viés e o erro quadrático médio dos mesmos. Para a abordagem bayesiana é proposta uma distribuição a priori não informativa para os parâmetros dos modelos resultando em uma distribuição a posteriori, o qual a partir daí pode-se encontrar as estimativas bayesianas para os parâmetros, sendo que este estudo ainda não foi encontrado na literatura. Com isso pode-se observar que a inferência bayesiana mostrou boa eficiência no processo de análise da série, o que pode ser comprovado também com a última etapa do trabalho. Esta, consiste na análise de um conjunto de dados reais correspondente a taxa de casos de tuberculose na região metropolitana de São Paulo. Os resultados mostram que, tanto o estudo clássico quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5213.pdf: 2943691 bytes, checksum: 6d301fea12ee3950f36c4359dd4a627e (MD5) Previous issue date: 2013-04-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / The aim of this study was to investigate the monthly amount of unfavourable days to pollutant dispersion in the atmosphere on the metropolitan region of S ão Paulo (RMSP). It was considered two data sets derived from the air quality monitoring on the RMSP: (1) monthly observations of the times series of annual period and (2) monthly observations of the times series of period form May to September. It was used two classes of models: the Vector Autoregressive models (VAR) and Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). The techniques presented in this dissertation was focus in: VAR class had emphasis on modelling stationary time series; and GAMLSS class had emphasis on models for count data, like Delaporte (DEL), Negative Binomial type I (NBI), Negative Binomial type II (NBII), Poisson (PO), inflated Poisson Zeros (ZIP), Inverse Poisson Gaussian (PIG) and Sichel (SI). The VAR was used only for the data set (1) obtaining a good prediction of the monthly amount of unfavourable days, although the adjustment had presented relatively large residues. The GAMLSS were used in both data sets, and the NBII model had good performance to data set (1), and ZIP model for data set (2). Also, it was made a simulation study to better understanding of the GAMLSS class for count data. The data were generated from three different Negative Binomial distributions. The results shows that the models NBI, NBII, and PIG adjusted well the data generated. The statistic techniques used in this dissertation was important to describe and understand the air quality problem. / O objetivo deste trabalho foi investigar a quantidade mensal de dias desfavoráveis à dispersão de poluentes na atmosfera da região metropolitana de São Paulo (RMSP). Foram considerados dois conjuntos de dados provenientes do monitoramento da qualidade do ar da RMSP: (1) um contendo observações mensais das séries temporais do período anual e (2) outro contendo observações mensais das séries temporais do período de maio a setembro. Foram utilizadas duas classes de modelos: os Modelos Vetoriais Autorregressivos (VAR) e os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS), ressaltando que as técnicas apresentadas nessa dissertação da classe VAR têm ênfase na modelagem de séries temporais estacionárias e as da classe GAMLSS têm ênfase nos modelos para dados de contagem, sendo eles: Delaporte (DEL), Binomial Negativa tipo I (NBI), Binomial Negativa tipo II (NBII), Poisson (PO), Poisson Inflacionada de Zeros (ZIP), Poisson Inversa Gaussiana (PIG) e Sichel (SI). O modelo VAR foi utilizado apenas para o conjunto de dados (1), obtendo uma boa previsão da quantidade mensal de dias desfavoráveis, apesar do ajuste ter apresentado resíduos relativamente grandes. Os GAMLSS foram utilizados em ambos conjuntos de dados, sendo que os modelos NBII e ZIP melhor se ajustaram aos conjuntos de dados (1) e (2) respectivamente. Além disso, realizou-se um estudo de simulação para compreender melhor os GAMLSS investigados. Os dados foram gerados de três diferentes distribuições Binomiais Negativas. Os resultados obtidos mostraram que, tanto os modelos NBI e NBII como o modelo PIG, ajustaram bem os dados gerados. As técnicas estatísticas utilizadas nessa dissertação foram importantes para descrever e compreender o problema da qualidade do ar.

This study aimed to construct a liquidity measure using their proxies and assess their applicability in the financial context. To that, this study proposes the creation of a negotiability measure, which is a compendium of negotiability proxies used by the literature. The statistical procedure used to obtain this measure was the time series factor analysis (TSFA), which it is an extension of traditional factor analysis, working with time series instead of cross-section data. The data used for the illustration presented came from the trading of 858 stocks on BM&FBOVESPA from January 2000 to February 2016. As a result, the measure constructed for the market was demonstrated to be consistent with the others and capable, in terms of correlation, of replacing the proxies used in its construction. In addition, it presented intermediate statistics in relation to their peers, which suggests that the measure can show more balanced results. When analyzed the applicability of the measure in liquidity pricing models, was observed that it has an explanatory power similar to the other proxies used. Having as main differential the advantage of reducing the dimensions of liquidity, considering the information contained in all proxies in only one measure. Moreover, the findings suggest no differences between the means of the measures. However, when observed the variance, the negotiability measure showed distinct from the others, presenting intermediate statistics. In this sense, it is possible to conjecture that the negotiability measure tends to present similar results when used in models based on average, as is the case of regressions. On the other hand, it may be more advantageous and accurate in models that consider variance. / O presente estudo teve o objetivo de construir uma medida de liquidez utilizando suas proxies e avaliar a sua aplicabilidade no contexto financeiro. Para tanto, este trabalho propôs a criação de uma medida de negociabilidade, a qual é um compendio de proxies de negociabilidade empregadas pela literatura. O procedimento estatístico utilizado para a obtenção desta medida foi a Análise Fatorial de Séries Temporais (TSFA), a qual é uma extensão da análise fatorial tradicional, trabalhando com séries de tempo ao invés de dados de corte. Os dados utilizados para a ilustração apresentada foram provenientes da negociação de 858 ações na BM&FBOVESPA no período de janeiro de 2000 até fevereiro de 2016. Como resultados, a medida construída para o mercado demonstrou-se consistente em relação às demais e capaz, em termos de correlação, de substituir as proxies utilizadas na sua construção. Além disso, apresentou estatísticas intermediárias em relação aos seus pares, o que sugere que a medida pode exibir resultados mais equilibrados. Quando analisada a aplicabilidade da medida em modelos de precificação com liquidez, observou-se que ela possui um poder explicativo similar as outras proxies utilizadas. Tem como principal diferencial a vantagem de reduzir as dimensões da liquidez, pois considera a informação contida em todas as proxies em apenas uma medida. Além disso, as descobertas sugeriram não haver diferenças de médias entre as medidas. Porém, quando observada a variância, a medida de negociabilidade se mostrou distinta das demais, apresentando estatísticas intermediárias. Neste sentido, é possível conjecturar que a medida de negociabilidade tende a apresentar resultados similares quando utilizada em modelos baseados em média, como é o caso das regressões. Por outro lado, pode ser mais vantajosa e precisa em modelos que considerem a variância.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4845.pdf: 2916613 bytes, checksum: aa64366fdbe9befa8f14547fa4545763 (MD5) Previous issue date: 2012-08-18 / Multi-Electrode Array, MEA, was developed more than thirty years ago. This planar device of multiple microelectrodes has been used to detect local electric potential variations created by the ion movement through the protein channels that traverses the cell membranes in the near neighborhood. MEA offers the possibility of non invasive registering of the cell and their network s activities, allowing to know how the neurons start to connect through the synapses forming a network and generating spontaneous electrophysiological activities. In order to understand the neural network dynamics in face of the spontaneous activities and its evolution in dissociated hippocampal cell cultures, important properties in the synaptic plasticity, in this work it is proposed the analysis of the evolution and modeling of the hippocampal cell cultures in MEA using the theory of Partial Directed Coherence and Complex Networks. There were used the electrophysiological records obtained using MEA60 System, of the dissociated neurons of 18 days old Wistar rat embyo, in an experiment denoted as 371, realized at the University of Genoa, Italy. As the results obtained using the Partial Directed Coherence approach, it was verified that the method is capable to detect neuronal connectivity in the neuron cultures using MEA, even with the noisy signals. It was also verified that different time delays between signals during application of the PDC method do not affect directly on the results of the causality. PDC allowed to show that in MEA the amount of direct connections resulted is less than the amount of indirect connections, through the microelectrodes. This can indicate that the neurons prefer to communicate through existing connections than creating new connections. It was also observed that it is easier to lose direct connections than indirect connections between microelectrodes through the time. Through the experiments it can be observed that the culture in 25 DIV (Days In Vitro) developed more amount of connections between neighboring electrodes, with less overall connections than the culture in 46 DIV, that had more overall connections with less neighborhood connections. Since one of the PDC features is the directionality detection between connections, it was observed direction changes through the connections through the time, even though we do not know the physiological meaning of these changes in the cognitive process. It was also observed that the established connections do not follow random patterns, showing an indicative of a free scale network, although we used small statistical measures to characterize the networks. / Há mais de 30 anos a Matriz de microeletrodos (Multi-Electrode Array,MEA) foi desenvolvida. Este dispositivo planar de múltiplos microeletrodos tem permitido detectar as variações do potencial elétrico local que são criadas pelo movimento de íons através dos canais de proteínas que atravessam as membranas das células neuronais em sua vizinhança imediata. A MEA oferece a possibilidade de gravação não-invasiva da atividade das células e de redes de células, permitindo-nos conhecer como os neurônios se comunicam através de sinapses formando uma rede e disparando atividades eletrofisiológicas espontâneas evocadas. No sentido de poder entender melhor a dinâmica das redes neurais em termos de atividades espontâneas e sua evolução em culturas de células hipocampais dissociadas, que são as propriedades mais importantes na plasticidade sináptica, neste trabalho é proposta a análise da evolução e o modelamento de culturas de células hipocampais na MEA usando a teoria de Coerência Parcial Direcionada (PDC) e de Redes Complexas. Foram usados os registros eletrofisiológicos obtidos usando o sistema MEA60, de neurônios dissociados de embrião de rato Wistar, de 18 dias de vida em um experimento denotado como 371, realizado na Universidade de Gênova, Itália. Como resultados obtidos ao utilizar o método de Coerência Parcial Direcionada, verificou-se que o método é capaz de detectar conectividade neuronal nas culturas de neurônios da MEA, mesmo com sinais com presença de ruído. Também verificou-se que tempos de atraso diferentes na aplicação do PDC não tem uma influência direta nos resultados de causalidade. O PDC permitiu mostrar que na MEA a quantidade de conexões diretas estabelecidas foram sempre em menor quantidade do que as conexões indiretas, através de caminhos. Isso pode ser um indicativo de que os neurônios preferem estabelecer comunicações usando caminhos ja existentes do que criando novas conexões. Também observou-se que com o passar do tempo é mais fácil se perderem conexões diretas do que conexões intermediárias entre neurônios. Através dos experimentos realizados pode se obervar que a cultura no 25 DIV (dias in vitro) desenvolveu maior quantidade de conexões com nós vizinhos, possuindo menos conexões em total, do que a rede no 46 DIV que teve maior quantidade de conexões total mas menor quantidade de conexões com nós vizinhos. Como uma das características do PDC é a deteção da direcionalidade nas conexões, observouse mudanças no sentido das conexões ao longo do registro, embora não saibamos ainda o significado fisiológico dessas mudanças em processos cognoscitivos. Também observou-se que as conexões estabelecidas não seguiam um padrão aleatório, encontrando-se um indicativo de um comportamento de redes livres de escala, embora não possamos afirmar isso por ter utilizado poucas medidas estatísticas para caracterizar as redes.

Submitted by Cristhiane Guerra (cristhiane.guerra@gmail.com) on 2017-01-26T14:55:17Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2586746 bytes, checksum: 18b7b08875fbe9dc7bcecd5595b19734 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T14:55:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2586746 bytes, checksum: 18b7b08875fbe9dc7bcecd5595b19734 (MD5) Previous issue date: 2016-07-29 / The demand forecasting studies are of great importance for electricity companies, because there is a need to allocate their resources well in advance, requiring a medium and long- term p lanning. These resources can be the purchase of new equipment, the transmission line acquisition or construction, scheduled maintenance and the purchase and sale of energy. I n this work, a support tool has been developed for experts in strategic planning i n power distribution systems using artificial neural networks to demand forecasting. For the proposed method, it implemented a demand forecasting procedure in the medium term of the region fueled by three substations belonging to the power distribution sys tem managed by EnergisaPB, using a computer model based on Multilayer Perceptron (MLP) artificial neural networks with the assistance of Matlab ® environment. The database was structured by the measurements of active power from 2008 to 2014, provided by En ergisa/PB and the forecast achieved one year ahead (52 weeks) compared with the real data of 2014. In addition, it was possible to evaluate the performance of RNA and estimate the demand growth in the region supplied by each substation, which can assist th e distribution system expansion planning. / Os estudo s de previsão de demanda têm grande importância para empresa s da área de energia elétrica , pois, existe a necessidade de alocar seus recursos com uma certa antecedência , exigindo um planejamento a médio e longo prazo. D entre estes recursos , estão a compra de equipamentos, a aquisição e construção de linhas de transmissão, manutenções programadas e a compra e venda de energia. Nesta premissa, foi desenvolvida uma ferramenta de apoio aos especialistas na área de planejamento estratégico em sistemas de distrib uição de energia elétrica, utilizando redes neurais artificiais para previsão de demanda. Para o método proposto, foi implementado um procedimento de previsão de demanda no médio prazo da região alimentada por três subestações reais pertencentes ao sistema de distribuição de energia gerido pela concessionária Energisa- PB, utilizando um modelo computacional baseado em redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayer Perceptron (MLP) com o auxílio do ambiente Matlab ® . Foram consideradas as informações reais (banco de dados) da potência ativa, para o período de 2008 até 2014, fornecidas pela própria concessionária e a previsão alcançou o horizonte de um ano a frente (52 semanas). A RNA foi treinada com os dados de 2008 a 2013, e o resultado, comparado com dad os do ano de 2014. Além disso, foi possível avaliar o desempenho da RNA sob diferentes aspectos (volume de treinamento, parâmetros, configurações, camadas ocultas, etc.) e estimar o crescimento de demanda da região alimentada por cada subestação, o que pod e auxiliar o planejamento de expansão do sistema de distribuição.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:44:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 702224 bytes, checksum: d0803d0d78eba57fa012f42da176d61e (MD5) Previous issue date: 2008-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Brazil and the United States are considered great participants in the world market of the soybean and of the orange juice. The objective of this research is to analyze the influence of the American agricultural subsidies on the exports of the soybean and orange juice complex of Brazil, in the period between 1990 and 2006. The theoretical model to study the international trade was proposed by Brander and Spencer, with focus of imperfect competition incorporating the government intervention. In the empiric approach, he took place a junction of models of temporary series and of theory of the games, as instruments to evaluate the effect of the subsidies on the exports of those commodities. The conclusion of research is that the American protection harmed the capacity exporter of Brazil in that examined period. As conclusion is reinforced the participation activates of Brazil in the defense of the liberalization of the agricultural trade, for his access to the protected section and, also for the conquest of new trading partners. / O Brasil e os Estados Unidos são considerados grandes participantes no mercado mundial da soja e do suco de laranja. O objetivo da pesquisa é analisar a influência dos subsídios agrícolas americanos sobre as exportações dos complexos soja e suco de laranja do Brasil, no período entre 1990 e 2006. O modelo teórico para estudar o comércio internacional foi proposto por Brander e Spencer, com enfoque de competição imperfeita incorporando a intervenção governamental. Na abordagem empírica, realizou-se uma junção de modelos de séries temporais e de teoria dos jogos, como instrumentos para avaliar o efeito dos subsídios sobre as exportações dessas commodities. Concluiu-se que a proteção americana prejudicou a capacidade exportadora do Brasil nesse período examinado. Como conclusão reforça-se a participação ativa do Brasil na defesa da liberalização do comércio agrícola, para o seu acesso ao setor protegido e, também para a conquista de novos parceiros comerciais.

CAPES / Um dos aspectos fundamentais da inteligência natural é sua aptidão no processamento de informações temporais. O grande desafio proposto é o de desenvolver sistemas inteligentes que mapeiem essa aptidão do comportamento humano. Neste contexto, aportam as Máquinas de Estado Líquido (LSMs), uma arquitetura neural pulsada (meio líquido) que projeta os dados de entrada em um espaço dinâmico de alta dimensão e, por conseguinte, realiza a análise do conjunto de dados de entrada através de uma rede neural clássica (unidade de leitura). Desta maneira, esta tese apresenta uma solução inovadora para a previsão de séries temporais contínuas através das LSMs com mecanismo de reinicialização e entradas analógicas, contemplando a área da demanda de energia elétrica. A metodologia desenvolvida foi aplicada no horizonte de previsão a curto prazo e a longo prazo. Os resultados obtidos são promissores, considerando o alto erro estabelecido para parada do treinamento da unidade de leitura, o baixo número de iterações do treinamento da unidade de leitura e que nenhuma estratégia de ajustamento sazonal, ou pré-processamento, sob os dados de entrada foi realizado. Até o momento, percebe-se que as LSMs têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. / Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs), a pulsed neural architecture (liquid) that projects the input data in a high-dimensional dynamical space and therefore makes the analysis of input data all through a classical neural network (readout). Thus, this thesis presents an innovative solution for forecasting continuous time series through LSMs with reset mechanism and analog inputs, applied to the electric energy demand. The methodology was applied in the short-term and long-term forecasting of electrical energy demand. Results are promising, considering the high error to stop training the readout, the low number of iterations of training of the readout, and that no strategy of seasonal adjustment or preprocessing of input data was achieved. So far, it can be notice that the LSMs have been studied as a new and promising approach in the Artificial Neural Networks paradigm, emergent from cognitive science.

A pesquisa em redes neurais artificiais (RNAs) está atualmente experimentando um crescente interesse por modelos que utilizem a variável tempo como um grau de liberdade extra a ser explorado nas representações neurais. Esta ênfase na codificação temporal (temporal coding) tem provocado debates inflamados nas neurociências e áreas correlatas, mas nos últimos anos o surgimento de um grande volume de dados comportamentais e fisiológicos vêm dando suporte ao papel-chave desempenhado por este tipo de representação no cérebro [BALLARD et al. (1998)]. Contribuições ao estudo da representação temporal em redes neurais vêm sendo observadas nos mais diversos tópicos de pesquisa, tais como sistemas dinâmicos não-lineares, redes oscilatórias, redes caóticas, redes com neurônios pulsantes e redes acopladas por pulsos. Como conseqüência, várias tarefas de processamento da informação têm sido investigada via codificação temporal, a saber: classificação de padrões, aprendizagem, memória associativa, controle sensório-motor, identificação de sistemas dinâmicos e robótica. Freqüentemente, porém, não fica muito claro até que ponto a modelagem dos aspectos temporais de uma tarefa contribui para aumentar a capacidade de processamento da informação de modelos neurais. Esta tese busca apresentar, de uma maneira clara e abrangente, os principais conceitos e resultados referentes à proposição de dois modelos de redes neurais não-supervisionadas (RNATs), e como estas lançam mão da codificação temporal para desempenhar melhor a tarefa que lhes é confiada. O primeiro modelo, chamado rede competitiva Hebbiana temporal (competitive temporal Hebbian - CTH), é aplicado especificamente em tarefas de aprendizagem e reprodução de trajetórias do robô manipulador PUMA 560. A rede CTH é uma rede neural competitiva cuja a principal característica é o aprendizado rápido, em apenas uma época de treinamento, de várias trajetórias complexas contendo ) elementos repetidos. As relações temporais da tarefa, representadas pela ordem temporal da trajetória, são capturadas por pesos laterais treinados via aprendizagem hebbiana. As propriedades computacionais da rede CTH são avaliadas através de simulações, bem como através da implementação de um sistema de controle distribuído para o robô PUMA 560 real. O desempenho da rede CTH é superior ao de métodos tabulares (look-up table) tradicionais de aprendizagem de trajetórias robóticas e ao de outras técnicas baseadas em redes neurais, tais como redes recorrentes supervisionadas e modelos de memória associativa bidirecional (BAM). O segundo modelo, chamado rede Auto-Organizável NARX (Self-Organizing NARX-SONARX), é baseado no conhecido algoritmo SOM, proposto por KOHONEN (1997). Do ponto de vista computacional, as propriedades de rede SONARX são avaliadas em diferentes domínios de aplicação, tais como predição de séries temporais caóticas, identificação de um atuador hidráulico e no controle preditivo de uma planta não-linear. Do ponto de vista teórico, demonstra-se que a rede SONARX pode ser utilizada como aproximador assintótico de mapeamentos dinâmicos não-lineares, graças a uma nova técnica de modelagem neural, chamada Memória Associativa Temporal via Quantização Vetorial (MATQV). A MATQV, assim como a aprendizagem hebbiana da rede CTH, é uma técnica de aprendizado associativo temporal. A rede SONARX é comparada com modelos NARX supervisionados, implementados a partir das redes MLP e RBF. Em todos os testes realizados para cada uma das tarefas citadas no parágrafo anterior, a rede SONARX tem desempenho similar ou melhor do que o apresentado por modelos supervisionados tradicionais, com um custo computacional consideravelmente menor. A rede SONARX é também comparada com a rede CTH na parendizagem de trajetórias robóticas complexas, com o intuito de destacar as principais diferenças entre os dois ) tipos de aprendizado associativo. Esta tese também propõe uma taxonomia matemática, baseada na representação por espaço de estados da teoria de sistemas, que visa classificar redes neurais não-supervisionadas temporais com ênfase em suas propriedades computacionais. Esta taxonomia tem como principal objetivo unificar a descrição de modelos neurais dinâmicos, facilitando a análise e a comparação entre diferentes arquiteturas, contrastando suas características representacionais e operacionais. Como exemplo, as redes CTH e a SONARX serão descritas usando a taxonomia proposta. / Neural network research is currently witnessing a significant shift of emphasis towards temporal coding, which uses time as an extra degree of freedom in neural representations. Temporal coding is passionately debated in neuroscience and related fields, but in the last few years a large volume of physiological and behavioral data has emerged that supports a key role for temporal coding in the brain [BALLARD et al. (1998)]. In neural networks, a great deal of research is undertaken under the topics of nonlinear dynamics, oscillatory and chaotic networks, spiking neurons, and pulse-coupled networks. Various information processing tasks are investigated using temporal coding, including pattern classification, learning, associative memory, inference, motor control, dynamical systems identification and control, and robotics. Progress has been made that substantially advances the state-of-the-art of neural computing. In many instances, however, it is unclear whether, and to what extent, the temporal aspects of the models contribute to information processing capabilities. This thesis seeks to present, in a clear and collective way, the main issues and results regarding the proposal of two unsupervised neural models, emphasizing how these networks make use of temporal coding to perform better in the task they are engaged in. The first model, called Competitive Temporal Hebbian (CTH) network, is applied specifically to learning and reproduction of trajectories of a PUMA 560 robot. The CTH model is a competitive neural network whose main characteristic is the fast learning, in just one training epoch, of multiple trajectories containing repeated elements. The temporal relationships within the task, represented by the temporal order of the elements of a given trajectory, are coded in lateral synaptic trained with hebbian learning. The computational properties of the CTH network are assessed through simulations, as well ) as through the practical implementation of a distributed control system for the real PUMA 560 robot. The CTH performs better than conventional look-up table methods for robot trajectory learning, and better than other neural-based techniques, such as supervised recurrent networks and bidirectional associative memory models. The second model, called Self-Organizing NARX (SONARX) network, is based on the well-known SOM algorithm by KOHONEN (1997). From the computational view-point, the properties of the SONARX model are evaluated in different application domains, such as prediction of chaotic time series, identification of an hydraulic actuator and predictive control of a non-linear plant. From the theoretic viewpoint, it is shown that the SONARX model can be seen as an asymptotic approximator for nonlinear dynamical mappings, thanks to a new neural modelling technique, called Vector-Quantized Temporal Associative Memory (VQTAM). This VQTAM, just like the hebbian learning rule of the CTH network, is a temporal associative memory techniques. The SONARX network is compared with supervised NARX models which based on the MLP and RBF networks. For all simulations, in each one of the forementioned application domains, the SONARX network had a similar and sometimes better performance than those observed for standard supervised models, with the additional advantage of a lower computational cost. The SONARX model is also compared with the CTH network in trajectory reproduction tasks, in order to contrast the main differences between these two types of temporal associative learning models. In this thesis, it is also proposed a mathematical taxonomy, based on the state-space representation of dynamical systems, for classification of unsupervised temporal neural networks with emphasis in their computational properties. The main goal of this taxonomy is to unify the description of dynamic neural models, ) facilitating the analysis and comparison of different architectures by constrasting their representational and operational characteristics. Is is shown how the CTH and SONARX models can be described using the proposed taxonomy.

Para este trabalho, foram realizadas observações de variáveis climáticas e medidas de fluxo de carbono, durante o período de 2008 a 2010, sobre uma floresta de mata atlântica, buscando estimar o balanço de carbono neste sítio experimental, com o objetivo de melhor compreender as trocas de CO2 entre esta floresta e a atmosfera. Para tanto, foram utilizadas técnicas micrometeorológicas de vórtices turbulentos associadas a medidas de transportes advectivos. Este estudo investigou uma área de características singulares, de intensos gradientes topográficos, na cidade de São Luiz do Paraitinga, estado de São Paulo, região sudeste do Brasil. Com vegetação de dossel irregular e circundada por encostas íngremes de até 30º (em distâncias de 50 metros), uma torre micrometeorológica com 60 m de altura foi instalada ao final de 2007. Em 2010, em uma segunda etapa do estudo, foi finalizado o sistema para medidas de fluxos advectivos composto por outras quatro torres de 27 m de modo a definir um volume de controle em uma das encostas próxima à torre micrometeorológica, assim como sugere a técnica utilizada ao considerar os transportes advectivos na equação da conservação de massa, o que caracteriza uma abordagem mais criteriosa em função do relevo. As análises mostraram que estes transportes 1. atuam na alteração da concentração de CO2, tanto na vertical como na horizontal; 2. apresentam ciclos diários e 3. estão bem correlacionados com o armazenamento vertical de CO2, elemento participante na determinação da produtividade primária líquida de uma vegetação monitorada com a técnica comumente utilizada. Considerados os erros inerentes nas estimativas, ao final de três anos de estudo, esta floresta de mata atlântica mostrou comportar-se como uma modesta fonte de CO2, podendo ainda atuar de forma neutra, mesmo tendo acumulados anuais estimados da forma tradicionalmente encontrada na literatura. Estes resultados concordam com outros obtidos em trabalhos independentes de igual teor científico realizados nesta mesma área investigada. Dessa forma, a exclusão dos transportes advectivos não penalizou o balanço de massa; considerá-los causaria maior incerteza nas somas anuais em função do período de dados disponível e da complexidade da sua determinação, como já discutido em outros trabalhos encontrados na literatura. / For this study, observations of climate variables and measurements of carbon fluxes have been done between the years 2008 and 2010 above a brazilian Atlantic forest, aiming to estimate the carbon balance in this experimental site, in order to better understand the exchanges of CO2 between this forest and the atmosphere. To carry it out, micrometeorological eddy covariance technique was associated with advective transport measurements. This study investigated an specific area with intense topographic gradients located in São Luiz do Paraitinga city, São Paulo state, southeastern Brazil. Surrounded by vegetation with irregular canopy and steep slopes of up to 30° (at distances of 50 meters), a micrometeorological tower 60 m height was installed at the end of 2007. In 2010, the installation has been finished with four towers of 27 m height in order to define a control volume over one of the slopes near the micrometeorological tower, for measurements of advective flows as suggests the technique when advective transports are considered, from equation of mass conservation, which features a more careful approach regarding the relief conditions. The analysis showed that these transports 1. act on changes in CO2 concentration, both vertically and horizontally; 2. show daily cycles and 3. are well correlated with the vertical CO2 storage, a key participant element in determining the net primary productivity of vegetation when monitored by the technique as it is commonly applied. Considering the inherent estimated errors, at the end of three years of study, this forest was a modest source of CO2, and may also acts in a neutral way, even with annual estimated sums obtained as traditionally found in the literature. These results agree with those found through independent studies with considerable scientific content developed in the same investigated area. Thus, the exclusion of advective transport did not penalize the mass balance; consider them could cause greater uncertainty in annual amounts based on the available dataset and the complexity for its determination, as discussed in other works in the literature.

A presente pesquisa visa analisar a dinâmica dos benefícios assistenciais do governo federal, buscando entender se a mesma se coaduna com a teoria dos ciclos eleitorais. Nesse sentido, foi avaliado se o número de concessões destes benefícios tenderia a crescer com a aproximação da eleições. Para atingir tal objetivo, foram utilizados dados mensais do número de concessões de três dos principais benefícios assistenciais brasileiros: o Benefício de Prestação Continuada, o Bolsa Família e o Auxílio Doença. Com base na análise das séries de tempo e dos dados em painel associados a estes últimos, foi possível detectar que a proximidade das eleições tende a afetar o número de concessões de benefícios assistenciais na maior parte dos casos analisados. Entretanto, a discussão dos resultados atingidos parece apontar no sentido de que os efeitos eleitorais encontrados não são tão somente resultados de manipulações eleitorais de políticos que visam à reeleição, mas frutos de uma dinâmica mais ampla, que seria característica de períodos eleitorais. / This research aims to analyze the dynamics of the welfare benefits of the federal government, seeking to understand whether it is consistent with the theory of electoral cycles. Accordingly, we assessed whether the number of concessions to these benefits tend to increase with the approaching elections. To achieve this, we used monthly data on the number of leases of three major Brazilian welfare benefits: the Benefício de Prestação Continuada, the Bolsa Família and Auxílio Doença. Based on the analysis of time series and panel data associated with the latter, it was possible to detect that the proximity of elections tends to affect the number of grants of welfare benefits in most cases analyzed. However, the discussion of the results indicate that the effects of elections are not solely the results of manipulations of politicians who seek reelection, but fruits of a wider dynamic that would be characteristic of elections.