Orientador : Dalton Soares Arantes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:23:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castro_MariaCristinaFelippettode_D.pdf: 7036136 bytes, checksum: ac2626550f2acae380f0cad07f5982ee (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Esta tese apresenta uma nova técnica de predição não-linear de séries temporais através de redes neurais artificiais do tipo Radial Basis Function, com atribuição dos centros Gaussianos das funções de base radial por decomposição do espaço de dados em sub-espaços. A decomposição em sub-espaços - ou decomposição em componentes principais - é baseada na Transformada Karhunen-Loeve. A predição obtida através da parametrização da rede neural via decomposição em sub-espaços resulta em um menor erro de predição e requer o conhecimento de um menor número de amostras prévias do que as técnicas de predição convencionais. Adicionalmente é apresentada uma possível solução para o problema de adaptar dinamicamente a arquitetura da rede neural às não­estacionariedades presentes em muitas séries temporais / Abstract: This thesis proposes a new technique for non-linear time series forecasting based upon Radial Basis Function Neural Networks and the Karhunen-Loeve Transform. A significant performance improvement is obtained with the novel technique in comparison with usual prediction methods. By obtaining the neural network centers from the data set sub-spaces - or data set principal components - the new method yields lower prediction error and requires less previous known samples than the usual technique that applies the own training set vectors to the centers. Additionally we present a possible solution to the problem of dynamically adapting the neural network architecture to the time-varying series statistics / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores : Marconi Kolm Madrid, Alvaro Geraldo Badan Palhares / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T21:26:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nogueira_ReinaldoGoncalves_D.pdf: 31517235 bytes, checksum: 525880e222b125f146a7cf29f52162f1 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-10-03T19:56:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Alexandre Soares Ramos.pdf: 2710588 bytes, checksum: 8be38cdcc1321d3316efb780e25a7d4b (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-11-14T16:26:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Alexandre Soares Ramos.pdf: 2710588 bytes, checksum: 8be38cdcc1321d3316efb780e25a7d4b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-14T16:26:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Alexandre Soares Ramos.pdf: 2710588 bytes, checksum: 8be38cdcc1321d3316efb780e25a7d4b (MD5) Previous issue date: 2010-03-15 / CNPq / A tomada de decisão em um ambiente envolvendo incerteza é um problema que data dos primórdios da civilização. Atualmente, uma das áreas mais desenvolvidas em termos de metodologia de análise do comportamento do mercado sob incerteza é o setor financeiro. A análise de evolução dos preços de ações tem demandado o uso de um instrumental analítico fortemente fundamentado e que envolve a utilização de instrumental quantitativo bastante avançado. Os avanços recentes no estado da arte na área da econometria e as controvérsias com os resultados teóricos da Economia, demandou e ainda demanda, uma aobrdagem multidisciplinar para a análise de dados fazendo surgir a criação de novos modelos, em particular, para séries financeiras. Como os modelos tradicionais usados isoladamente, mesmo os não lineares, não apresentam resultados satisfatórios em todos os períodos analisados, uma forma sugerida em muitos casos é combinar modelos para aproveitar as melhores capacidades de previsão de cada um deles, pretendendo com isso, captar os principais parâmetros determinantes da dinâmica das séries temporais. Nesta tese é proposto a utilização de um sistema híbrido, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) e Modelos econométricos não-lineares, para realizar previsões com o intuito de se conseguir um melhor resultado com esses modelos quando comparados aos modelos isolados. O objetivo do trabalho é investigar quais modelos fornecem a melhor qualidade de previsão, as limitações desses modelos e se os mesmos têm aplicações práticas quando aplicados a previsões de séries temporais. Como resultado, foi possível concluir que o modelo combinado se ajusta melhor aos dados reais do que os modelos individuais, fato este comprovado através da comparação das diferentes medidas de performance. Por exemplo, no caso da série de preços das ações da Petrobras, o erro quadrático médio (MSE) do modelo combinado é reduzido em 40% quando comparado ao MSE do melhor dos modelos estudados. No conjunto das séries não-financeiras, o MSE do modelo combinado para a série de emissão de CO₂ apresentou uma redução de 65% quando comparado ao MSE do modelo ARIMA que para a presente série foi o modelo individual com melhor performance. Usou-se o MSE como exemplo pois o MSE é a medida mais utilizada pela sua facilidade de cálculo e por ser uma métrica encontrada em praticamente todos os pacotes computacionais que trabalham com estatística e RNAs, facilitando assim a comparação dos resultados. De uma forma geral temos sete parâmetros de comparação entre os modelos em sete séries de teste. Assim temos 49 resultados dos parâmetros de comparação. Em 35 resultados o modelo combinado é o melhor dos três, ou seja, para as séries em teste, em 71,4% das vezes o modelo combinado é o melhor. Em 42 resultados o modelo combinado aparece como o melhor resultado, ou seja, para as séries em teste, em 85,7% das vezes o modelo combinado é melhor ou tão bom quanto o das RNAs. Enquanto isso, o modelo RNA aparece apenas 7 vezes (14,3%) como o melhor resultado e 13 vezes (26,5% ) das vezes como melhor ou tão bom quanto o modelo Combinado. O Modelo de Box&Jenkins só apresenta um resultado como sendo o melhor na série de CO₂, na medida BIC. Assim, verifica-se que entre os modelos e dentre essas séries, o modelo Combinado é o mais adequado a se utilizar. Logo, podemos afirmar que, em algumas situações, esses modelos híbridos fornecem melhores resultados quando comparados aos modelos econométricos tradicionais ou mesmo aos modelos puros de Redes Neurais geralmente utilizados para se fazer previsões. / Decision making under uncertainty is a problem that has existed since the dawn of civilization. Currently, the financial sector is one of the most advanced in terms of methodological analysis of market behavior under uncertainty. The analysis of evolution of stock prices has required the use of a quantitative analytical tools strongly based. Recent advances in the state of the art in the area of econometrics and controversies with the theoretical results of the Economy have demanded and still demand a multidisciplinary approach to data analysis, creating the creation of new models, particularly for financial series. As the traditional models used alone, even non-linear ones, do not present satisfactory results in all the analyzed periods, a suggested way in many cases is to combine models to take advantage of the best predictive capacities of each one of them, intending to capture the main parameters that determine the dynamics of the time series. This thesis proposes to use a hybrid system based on Dynamic Artificial Neural Networks (DANN) and non-linear econometric models to make predictions, in order to achieve a better result. The objective of this study is to investigate which models provide the highest quality prediction, the limitations of these models and whether they have practical applications when applied to forecasts financial series. As a result, it was concluded that, in some cases, the combined model fits the data better than the actual individual models, a fact confirmed by comparing the different measures of performance. For example, in the series of stock prices of Petrobras, the mean square error (MSE) of the combined model is reduced by 40% compared to the MSE of the best studied individual model. In the group of non-financial series, the MSE of the combined model for the CO₂ emission has fallen by 65% compared to the MSE of the ARIMA model for which this series was the individual model with better performance. The MSE was used as an example because the MSE is the most used measure for its ease of calculation and for being a metric found in almost all the computational packages that work with statistics and RNAs, thus facilitating the comparison of the results. In general we have seven parameters of comparison between the models in seven test series. Thus we have 49 results of the comparison parameters. In 35 results the combined model is the best of the three, that is, for the series under test, at 71.4 % of the time the combined model is the best. In 42 results the combined model appears as the best result, that is, for the series under test, at 85.7 % of the time the combined model is better or as good as the RNAs. Meanwhile, the RNA model appears only 7 times (14.3 %) as the best result and 13 times (26.5 %) of the times as better or as good as the Combined model. The Box&Jenkins Model only shows one result as being the best in the CO₂ series, in BIC measurement. Thus, it is verified that among the models and among these series, the Combined model is the most suitable to be used. Thus, we can say that, in some situations, these hybrid models provide better results when compared to traditional econometric models or even the pure models of neural networks generally used to make predictions.

Orientador: José Plínio de Oliveira Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-15T23:12:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_ElenVivianiPereirada_M.pdf: 748342 bytes, checksum: 9859c0b9ff8882f29bdb000d73f74a92 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho vamos abordar dois resultados em partições planas. O primeiro, chamado Teorema Fundamental de MacMahon, nos dá uma fórmula da função geradora de partições planas de um número natural n; cuja versão da demonstração que será apresentada neste trabalho foi a prova dada por L. Carlitz em 1967. O segundo, chamado Conjectura de MacMahon, nos dá uma fórmula para a função geradora de partições planas simétricas de um número natural n, com até s níveis e com cada parte menor do que ou igual a j, este, provado por George Andrews em 1979 com um elegante argumento combinatório. Para a demonstração desses resultados usaremos identidades combinatórias e alguns resultados sobre determinantes / Abstract: In this paper we approach two results on plane partitions. The first, the MacMahon's Fundamental Theorem, gives us a formula for the generating function of plane partitions of a natural number n, whose version of the demonstration will be presented here was the proof given by L. Carlitz in 1967. The second, MacMahon's Conjecture, gives us a formula for the generating function for symmetric plane partitions of a natural number n with at most s rows and with each part at most j, this, as proven by George Andrews in 1979 with an elegant combinatorial argument. For the demonstration of these results we will use combinatorial identities and some results on determinants / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: José Plínio de Oliveira Santos / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatisitca e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-16T01:34:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alegri_Mateus_D.pdf: 32503931 bytes, checksum: fb4329080c2c9c80896a52e4442b1b86 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho apresentaremos novas provas bijetivas para identidades relacionadas a partições em partes pares e distintas, generalizações das identidades de Rogers-Ramanujan entre outras. Porém o objetivo principal será trabalhar com sobrepartições de inteiros, dando a estes uma nova interpretação em termos de matrizes de três linhas. Exibiremos provas bijetivas para algumas classes de sobrepartições, apresentaremos um novo resultado que basicamente é identificar uma sobrepartição com partições planas; sendo este o principal resultado deste trabalho. No final apresentaremos algumas aplicações da representação de partição via matrizes de duas linhas: fórmulas fechadas para algumas classes destas partições. / Abstract: In this work, we present new bijective proofs for identities related to partitions into distinct even parts, generalizations of Rogers-Ramanujan identities, among others. The basic aim is to work with overpartitions of integers, give a new interpretation in terms of three-line matrices. We will show bijective proofs for some classes of overpartitions. We will present a new result that is how to identify an overpartition (with some particularities) with plane partitions; which is one of the most important results. At the end we will present some applications of the representation of a partition as a two-line array: closed formulaes for some classes of these partitions. / Doutorado / Análise Combinatória / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Mauricio Enrique Zevallos Herencia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T01:10:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_BrunoReisdos_M.pdf: 1935776 bytes, checksum: f3579f38b051dcbc18a4a0f79c2d6ab2 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Nesta dissertação é discutido o uso da metodologia de diagnóstico de Influência Local em modelos de séries temporais. Especificamente, serão estudados os modelos autoregressivos de ordem um, os modelos de regressão com erros autoregressivos de ordem um e modelos de longa-memória. As medidas de influência local consideradas são: Inclinação de Billor e Loynes e Curvatura de Cook. As principais contribuições nesta dissertação são duas. Primeiro, a utilização da metodologia de limiares (benchmarks) nos modelos mencionados para determinar se uma observação é influente. Isto permite ter uma ferramenta estatística para identificar pontos influentes a diferença da simples análise exploratória que é o mais comum na literatura. Como segunda contribuição, serão obtidas as expressões para o cálculo das medidas de Inclinação de Billor e Curvatura de Cook nos modelos ARFIMA. Finalmente, as metodologias descritas são ilustradas através de dados simulados e da análise de dados reais / Abstract: This work is about Time Series Diagnostics using Local Influence. Specifically, firstorder autoregressive models, regression models with first-order autoregressive errors and long-memory models are studied. In order to assess Local Influence two statistics are considered: the Slope of Billor and Loynes and Cook¿s Curvature. The main contributions are two. First, apply a methodology based on benchmarks calculated by simulation on the aforementioned models for determining influential observations. This permits to have a statistical tool to identify influential points instead of the simple exploratory analysis, which is the most common device in the literature. Second, expressions for Billor and Loynes Slope and Cook¿s Curvature in ARFIMA models are derived. Finally, all methodologies are illustrated using simulated data and the analysis of real data / Mestrado / Series Temporais / Mestre em Estatística

O trabalho objetiva a análise espacial dos óbitos secundários ao câncer de pele na Região Sul do Brasil no período 1996 a 2005. Os dados foram obtidos do Ministério da Saúde do Brasil, Secretaria de Vigilância Sanitária/DASIS e Sistema de Informações sobre Mortalidade SIM, através do Portal DATASUS. O estudo é do tipo ecológico e exploratório, empregando a técnica de geoprocessamento. Os casos identificados foram inseridos na malha geográfica municipal digital do Brasil, versão 2005. Para a análise espacial foi utilizado o programa Terraview 3.3.1. Para medida de autocorrelação espacial, foi aplicado o coeficiente de Moran (I) global. A inferência bayesiana foi utilizada para atribuir um grau de certeza às premissas. Os dados obtidos também foram inseridos em mapas de dados quantitativos. No período de tempo analisado, foram registrados 3.295 óbitos secundários ao câncer de pele na Região Sul. O número de óbitos variou entre zero e 498, com média de 35,62 (dp = 64,12). A taxa média foi de 1,28/100.000 habitantes (dp = 0,66), variando entre zero e 3,45 óbitos/100.000. O Coeficiente de Moran (I) = 0,33 foi significativo (p= < 0,01), evidenciando autocorrelação espacial positiva. / This study aims at the spatial analysis of deaths due to skin cancer in the South Region of Brazil in a continuous periods of time: from 1996 to 2005. The data presented in this work were obtained from the Ministry of Health of Brazil, from the General Office of Sanitary Surveillance/DASIS and from the System of Information about Mortality-SIM through the DATASUS Portal. This study is one of ecological and exploratory character with the usage of geoprocessing technics. The acknowledge cases were inserted in the Brazilian digital geographical civic network, version 2005. The spatial analysis was made with the software Terraview 3.3.1. To measure the spatial autocorrelation it was applied the Global Moran coefficient. The Bayesian inference was applied in order to attribute a degree of certainty to the premises. The information obtained was inserted as well in maps of quantitative data. In the period of time that was analyzed there were 3.295 registered deaths caused by skin cancer in the South Region of Brazil. The number of deaths fluctuated between zero and 498, with an average of 35,1 (dp = 64,1 ). The crude rate of deaths for each group of 100.000 inhabitants was 1,28 (dp = 0,66) varying between zero and 3,45 deaths per group of 100.000 inhabitants. The Global Moran Index (I) = 0,33 was significant (p = <0,001) giving proof of positive spatial autocorrelation.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-12-04T14:17:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-12-04T14:18:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-04T14:18:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) Previous issue date: 2017-08-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work we present a new approach for applications in Discriminant Analysis (DA) to problems whose observations in the training set are from time series, using the Bayes classifier and modeling the classes distributions in with Linear Dynamic Models. Theoretical developments were conducted to obtain an analytic form for the classe posterior probability. The simulation studies have been developed to evaluate the proposed approach, to evaluate different strategies to estimate the model variance and determine the classification error rates (ET) to compare them with other usual approaches in AD. Time series were simulated with different structures of classes separation and with different sizes for the training set. The proposed approach was also applied to data from real problems with different degrees of difficulty with respect to the classes number, the time series size and number of observations in the training set. With real data the proposed classifier was compared with other classifiers in terms of error rate. Although it is needed most complete studies, the results suggest that this parametric approach developed constitutes a promising alternative for problems in AD with time series, particularly in a challenging context when the size time series is much large than the number of observations in the classes. / Na presente dissertação apresentamos uma nova abordagem para aplicações em Análise Discriminante (AD) para problemas cujas observações no conjunto de treinamento são oriundas de séries temporais, empregando o Classificador de Bayes e modelando as distribuições nas classes com o emprego de Modelos Lineares Dinâmicos. Foram realizados os desenvolvimentos teóricos necessários para a obtenção de uma forma analítica para as probabilidades a posteriori das classes. Para avaliar a abordagem proposta foram desenvolvidos estudos de simulação, tanto para avaliar as estratégias da escolha do procedimento da estimação da variância, como também, determinar as taxas de erro (TE) de classificação para compará-las com outras abordagens usuais para classificadores em AD. Foram simuladas observações de séries temporais com diferentes estruturas de separação das classes e com diferentes tamanhos para o conjunto de treinamento. A abordagem proposta também foi aplicada em dados de problemas reais, com diferentes graus de dificuldades com relação ao número de classes, tamanho das séries e o número de observações no conjunto de treinamento, sendo então comparadas suas TE com as de outros classificadores. Embora sejam necessários estudos mais completos, os resultados obtidos sugerem que a abordagem paramétrica desenvolvida se constitui em uma alternativa promissora para esta categoria de problemas em AD, com observações de séries temporais, em particular, em um contexto bastante desafiador na prática quando temos séries com tamanhos grandes com relação ao número de observações nas classes.

Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-12-14T17:15:41Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T18:18:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T18:19:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-20T18:19:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) Previous issue date: 2014-04-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / We investigated the performance of a dynamic linear model where the trend damping parameter has a time course given by a normal probability distribution. The objective is to determine if the inclusion of a dynamic evolution of the damping parameter improves the predictive performance of the model compared to existing polynomial models, in particular additive trend model Damped Holt. To evaluate this new proposal, we developed a simulation study and application on data from international competition M3, analyzing the performance of the model. They were simulated order polynomial series with two different observational values ​​for variance and variance of the states of progress. The study results suggest that the proposed model can get a marginal predictive gain over existing polynomial models in much of the parameter space. With data from international competition M3, several series with different characteristics were analyzed. The predictive function K steps forward was evaluated after a period of adjustment of the model to the data. For the estimation of the parameters of existing models, we used the technique of multiprocess class I and to estimate the parameters of the new model was employed to minimize the measurement error SMAPE. The new model has all the evolution of the states in analytical way and any type of simulation is required for parameter estimation. The limitation for the new model emerges as the study parameter related to zero slope. In this case the model is considered inappropriate and further studies are needed to work around this problem. / Investigamos a performance de um modelo linear dinâmico onde o parâmetro de amortecimento da tendência possui uma evolução temporal dada por uma distribuição de probabilidade normal. O objetivo é determinar se a inclusão de uma dinâmica na evolução do parâmetro de amortecimento melhora a performance preditiva do modelo em relação aos modelos polinomiais existentes, em particular o modelo de tendência aditiva Damped Holt. Para avaliar esta nova proposta, foi desenvolvido um estudo de simulação e de aplicações em dados da competição internacional M3, analisando a performance do modelo. Foram simuladas séries polinomiais de ordem dois com diferentes valores para a variância observacional e variância de evolução dos estados. Os resultados do estudo sugerem que o novo modelo proposto consegue obter um ganho preditivo marginal em relação aos modelos polinomiais existentes em boa parte do espaço paramétrico. Com os dados da competição internacional M3, várias séries com diferentes características foram analisadas. A função preditiva K passos a frente foi avaliada após um período de ajuste do modelo aos dados. Para a estimação dos parâmetros dos modelos já existentes, foi empregada a técnica de multiprocesso classe I e para a estimação dos parâmetros do novo modelo foi empregada a minimização da medida de erro SMAPE. O novo modelo tem toda a evolução dos estados em forma analítica e nenhum tipo de simulação é necessária para a estimação dos parâmetros. A limitação para o novo modelo surge quanto o parâmetro de estudo referente a inclinação de zero. Neste caso o modelo é considerado inapropriado e novos estudos são necessários para contornar este problema.

Tendo em vista o papel que as chuvas exercem sobre águas continentais e a consequente disponibilidade hídrica para abastecimento, geração de energia, produção de alimentos e a dinâmica climatológica regional, o estudo de periodicidades nas variações em séries temporais pluviométricas têm impactos relevantes para o planejamento dos recursos hídricos. A precipitação, enquanto elemento do sistema climático, está em função de fatores internos e forçantes extraterrestres. Dentre estas, a força da gravidade da lua tem papel significativo como motor das marés oceânicas e sua influência na distribuição da massa e calor em escala global. Com o objetivo de identificar longos períodos de variação hidroclimática, esse trabalho investigou ciclos em escala decenal na variabilidade de seis séries longas de precipitação na região hidrográfica do Paraná no Sudeste Brasileiro, e sua potencial relação com o ciclo nodal de 18,6 anos. Para alcançar esse objetivo, além das análises estatísticas clássicas de dados, foi utilizado o filtro HP com o intuito de separar componentes de cíclicas e de longo prazo. Foi utilizada a metodologia de análise espectral de dados, como Fourier e a transformada em wavelet, que determina o poder das componentes dentro de uma série temporal. As análises estatísticas e o filtro HP foram importantes na visualização e detecção de períodos persistentes de desvios em relação aos valores médios. A ferramenta de transformada em wavelet apontou para robusta presença de periodicidades decenais em todas as séries, sendo as mais significativas 9 anos e 19 anos para todas as séries, com significância superior a 95%. Os resultados sugerem uma aparente anticorrelação, ou seja, o mínimo do ciclo nodal coincide com um incremento nos totais pluviométricos na região. Assim, essas informações da influência podem aprimorar a previsibilidade de condições hidrológicas interdecenais médias e aquelas variáveis socioeconômicas que são sensíveis à precipitação. / Considering the role of rainfall on continental waters and resulting water availability for water supply, energy generation, food production and regional climatological dynamics, the study of periodicities in variations in rainfall time series has a relevant impact on resource planning Water resources. Precipitation, as an element of the climate system, is a function of internal factors and extraterrestrial forcing. Among these, the force of gravity of the moon plays a significant role as the motor of the ocean tides and its influence on the distribution of mass and energy on a global scale. In order to identify long periods of hydroclimatic variation, this work investigated decadal scale cycles in the variability of six long series of precipitation in the Paraná hydrographic region in southeastern Brazil, and its potential relation with the nodal cycle of 18.6 years. To achieve this goal, in addition to the classic statistical data analysis, the HP filter was used in order to separate components from cyclical/random and long term. We use the spectral data analysis methodology, such as Fourier and the wavelet transform, which determines the power of the components within a time series. Statistical analyzes and the HP filter were important in visualizing and detecting persistent periods of deviations from mean values. The wavelet transform analysis pointed to robust presence of decadal periodicities in all series, being the most significant 9 years and 19 years for all series, with significance higher than 95%. The results suggest an apparent anticorrelation, that is, the minimum of the nodal cycle coincides with an increase in the total rainfall in the region. Thus, this influence information can enhance the predictability of medium interdecadal hydrological conditions and those socioeconomic variables that are sensitive to precipitation.