Recentemente, a área de mineração de fluxos contínuos de dados ganhou importância, a qual visa extrair informação útil a partir de conjuntos massivos e contínuos de dados que evoluem com o tempo. Uma das técnicas que mais se destaca nessa área e a de agrupamento de dados, a qual busca estruturar grandes volumes de dados em hierarquias ou partições, tais que objetos mais similares estejam em um mesmo grupo. Diversos algoritmos foram propostos nesse contexto, porém a maioria concentrou-se no agrupamento de fluxos compostos por pontos em um espaço multidimensional. Poucos trabalhos voltaram-se para o agrupamento de séries temporais, as quais se caracterizam por serem coleções de observações coletadas sequencialmente no tempo. Técnicas atuais para agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos apresentam uma limitação na escolha da medida de similaridade, a qual na maioria dos casos e baseada em uma simples correlação, como a de Pearson. Este trabalho mostra que até para modelos clássicos de séries temporais, como os de Box e Jenkins, a correlação de Pearson não é capaz de detectar similaridade, apesar das séries serem provenientes de um mesmo modelo matemático e com mesma parametrização. Essa limitação nas técnicas atuais motivou este trabalho a considerar os modelos geradores de séries temporais, ou seja, as equações que regem sua geração, por meio de diversas medidas descritivas, tais como a Autoinformação Mútua, o Expoente de Hurst e várias outras. A hipótese considerada e que, por meio do uso de medidas descritivas, pode-se obter uma melhor caracterização do modelo gerador de séries temporais e, consequentemente, um agrupamento de maior qualidade. Nesse sentido, foi realizada uma avaliação de diversas medidas descritivas, as quais foram usadas como entrada para um novo algoritmo de agrupamento baseado em árvores, denominado TS-Stream. Experimentos com bases sintéticas compostas por diversos modelos de séries temporais foram realizados, mostrando a superioridade de TS-Stream sobre ODAC, a técnica mais popular para esta tarefa encontrada na literatura. Experimentos com séries reais provenientes de preços de ações da NYSE e NASDAQ mostraram que o uso de TS-Stream na escolha de ações, por meio da criação de uma carteira de investimentos diversificada, pode aumentar os retornos das aplicações em várias ordens de grandeza, se comparado a estratégias baseadas somente no indicador econômico Moving Average Convergence Divergence / Recently, the data streams mining area has gained importance, which aims to extract useful information from massive and continuous data sources that evolve over time. One of the most popular techniques in this area is clustering, which aims to structure large volumes of data into hierarchies or partitions, such that similar objects are placed in the same group. Several algorithms were proposed in this context, however most of them focused on the clustering of streams composed of multidimensional points. Few studies have focused on clustering streaming time series, which are characterized by being collections of observations sampled sequentially along time. Current techniques for clustering streaming time series have a limitation in the choice of the similarity measure, as most are based on a simple correlation, such as Pearson. This thesis shows that even for classic time series models, such as those from Box and Jenkins, the Pearson correlation is not capable of detecting similarity, despite dealing with series originating from the same mathematical model and the same parametrization. This limitation in current techniques motivated this work to consider time series generating models, i.e., generating equations, through the use of several descriptive measures, such as Auto Mutual Information, the Hurst Exponent and several others. The hypothesis is that through the use of several descriptive measures, a better characterization of time series generating models can be achieved, which in turn will lead to better clustering quality. In that context, several descriptive measures were evaluated and then used as input to a new tree-based clustering algorithm, entitled TS-Stream. Experiments were conducted with synthetic data sets composed of various time series models, confirming the superiority of TS-Stream when compared to ODAC, the most successful technique in the literature for this task. Experiments with real-world time series from stock market data of the NYSE and NASDAQ showed that the use of TS-Stream in the selection of stocks, by the creation of a diversified portfolio, can increase the returns of the investment in several orders of magnitude when compared to trading strategies solely based on the Moving Average Convergence Divergence financial indicator

O Pantanal é uma bacia sedimentar quaternária ativa de baixa declividade que vem sendo preenchida principalmente por megaleques fluviais. Apesar de possuir um relevo plano e uma geologia à primeira vista monótona, o Pantanal é um mosaico de ambientes distintos. A presença, intensidade e duração das inundações é considerada a mais importante causa da variabilidade ambiental, implicando que pequenas variações no relevo tenham drástica influência florística e fenológica. Estas variações espacialmente expressivas geram lineamentos de vegetação e captura de drenagens e estão associadas à neotectônica, também responsável pela sismicidade desta bacia. Para analisar este lineamento de vegetação, foram utilizadas diversas fontes de dados, incluindo imagens de sensoriamento remoto, dados de aeromagnetometria e dados florísticos obtidos em campo. A principal ferramenta foi uma série de 15 anos de imagens NDVI do sensor MODIS (345 imagens compostas de 16 dias). Com estas imagens foi abordada a fenologia da superfície terrestre (FSP) na área do lineamento, a qual apresenta uma notável variabilidade. Foram obtidos perfis temporais tanto contínuos como de um ano médio e uma série de métricas fenológicas, as quais foram analisadas com o auxílio de perfis de varredura e dados estatísticos. Os resultados da FSP demostraram a importante senescência associada ao período de seca ocorrendo apenas na porção a SE do lineamento, com a vegetação a NW permanecendo verde mesmo nos meses sem chuvas expressivas. Dados TRMM (2001-2015) mostram não haver grande diferença na pluviosidade da área do lineamento, e, quando comparados aos dados de NDVI, permitiram demonstrar maior relação entre verdor da vegetação e pluviosidade a SE do lineamento e independência do verdor às chuvas locais a NW. Apesar da indicação de que a área NW está mais baixa do que a área SE, isto não pode ser comprovado pelo modelo digital de elevação SRTM. Os dados florísticos obtidos em 17 parcelas de cobertura florestal em avançado estágio de reflorestação foram tratados em três abordagens: ordenação dos índices de similaridade de Jaccard (J), agrupamento hierárquico destes índices e obtenção do J considerando as parcelas feitas de cada lado do lineamento como amostras de uma mesma área (NW e SE). Os dados de geofísica sugerem que este lineamento seja a continuidade de uma zona de falhas a nordeste do Pantanal associada ao Lineamento Transbrasiliano. O conjunto dos dados caracteriza o lineamento estudado como um limite ambiental entre áreas que inundam com diferentes frequências e durações. Em função da extensão, linearidade e contexto tectônico, considera-se que o lineamento seja a expressão na vegetação de falha com componente vertical de rejeito, mostrando a importância da neotectônica na diversidade ambiental do Pantanal. / The Pantanal is an active quaternary sedimentary basin of low slope that is being filled mainly by fluvial megafans. Despite having a flat relief and a geology at first glance monotonous, the Pantanal is a mosaic of different environments. The presence, intensity, and duration of floods are considered the most important cause of environmental variability, implying that small variations in the relief have a drastic floristic and phenological influence. These spatially expressive variations generate vegetation lineaments and stream captures and are associated to neotectonics, responsible for the seismicity of this basin. In order to analyze this vegetation lineament, several data sources were used, including remote sensing images, aeromagnetometry data and floristic data obtained in the field. The main tool was a series of 15 years of MODIS sensor NDVI images (345 composite images of 16 days). With these images, the land surface phenology (LSP) was approached in the region of the lineament, which presents a remarkable variability. Both continuous and one-year average temporal profiles and a series of phenological metrics were obtained, which were analyzed with the aid of swath profiles and statistical data. The LSP results demonstrated the important senescence associated with the drought period occurring only in the SE portion of the lineament, while the NW vegetation remaining green even in the months without expressive rains. TRMM data (2001-2015) showed that there is not a great difference in the rainfall of the region of the lineament, and when compared to the NDVI data, allowed to demonstrate a greater relation between greenness of the vegetation and rainfall to the SE of the lineament and independence of the greenness to the local rainfall to NW. Despite the indication that the NW region is lower than the SE region, this cannot prove by the SRTM digital elevation model. The floristic data obtained in 17 forest plots at an advanced regeneration stage were treated in three approaches: ordering the Jaccard (J) similarity indices, hierarchical clustering of these indices and obtaining the J considering the plots made on each side of the lineament as samples from the same region (NW and SE). The geophysical data suggest that this lineament is the continuity of a fault zone northeast of the Pantanal associated with the TransBrasilian Lineament. The data set characterizes the studied lineament as an environmental boundary between areas that flood with different frequencies and durations. Due to the extension, linearity and tectonic context, it is considered that the lineament is the expression in the vegetation of a fault with vertical displacement component, showing the importance of neotectonics in the environmental diversity of the Pantanal.

Orientador: Dirceu Luís Severo. / Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Centro de Ciências Tecnológicas, Universidade Regional de Blumenau, Blumenau.

O Pantanal é uma bacia sedimentar quaternária ativa de baixa declividade que vem sendo preenchida principalmente por megaleques fluviais. Apesar de possuir um relevo plano e uma geologia à primeira vista monótona, o Pantanal é um mosaico de ambientes distintos. A presença, intensidade e duração das inundações é considerada a mais importante causa da variabilidade ambiental, implicando que pequenas variações no relevo tenham drástica influência florística e fenológica. Estas variações espacialmente expressivas geram lineamentos de vegetação e captura de drenagens e estão associadas à neotectônica, também responsável pela sismicidade desta bacia. Para analisar este lineamento de vegetação, foram utilizadas diversas fontes de dados, incluindo imagens de sensoriamento remoto, dados de aeromagnetometria e dados florísticos obtidos em campo. A principal ferramenta foi uma série de 15 anos de imagens NDVI do sensor MODIS (345 imagens compostas de 16 dias). Com estas imagens foi abordada a fenologia da superfície terrestre (FSP) na área do lineamento, a qual apresenta uma notável variabilidade. Foram obtidos perfis temporais tanto contínuos como de um ano médio e uma série de métricas fenológicas, as quais foram analisadas com o auxílio de perfis de varredura e dados estatísticos. Os resultados da FSP demostraram a importante senescência associada ao período de seca ocorrendo apenas na porção a SE do lineamento, com a vegetação a NW permanecendo verde mesmo nos meses sem chuvas expressivas. Dados TRMM (2001-2015) mostram não haver grande diferença na pluviosidade da área do lineamento, e, quando comparados aos dados de NDVI, permitiram demonstrar maior relação entre verdor da vegetação e pluviosidade a SE do lineamento e independência do verdor às chuvas locais a NW. Apesar da indicação de que a área NW está mais baixa do que a área SE, isto não pode ser comprovado pelo modelo digital de elevação SRTM. Os dados florísticos obtidos em 17 parcelas de cobertura florestal em avançado estágio de reflorestação foram tratados em três abordagens: ordenação dos índices de similaridade de Jaccard (J), agrupamento hierárquico destes índices e obtenção do J considerando as parcelas feitas de cada lado do lineamento como amostras de uma mesma área (NW e SE). Os dados de geofísica sugerem que este lineamento seja a continuidade de uma zona de falhas a nordeste do Pantanal associada ao Lineamento Transbrasiliano. O conjunto dos dados caracteriza o lineamento estudado como um limite ambiental entre áreas que inundam com diferentes frequências e durações. Em função da extensão, linearidade e contexto tectônico, considera-se que o lineamento seja a expressão na vegetação de falha com componente vertical de rejeito, mostrando a importância da neotectônica na diversidade ambiental do Pantanal. / The Pantanal is an active quaternary sedimentary basin of low slope that is being filled mainly by fluvial megafans. Despite having a flat relief and a geology at first glance monotonous, the Pantanal is a mosaic of different environments. The presence, intensity, and duration of floods are considered the most important cause of environmental variability, implying that small variations in the relief have a drastic floristic and phenological influence. These spatially expressive variations generate vegetation lineaments and stream captures and are associated to neotectonics, responsible for the seismicity of this basin. In order to analyze this vegetation lineament, several data sources were used, including remote sensing images, aeromagnetometry data and floristic data obtained in the field. The main tool was a series of 15 years of MODIS sensor NDVI images (345 composite images of 16 days). With these images, the land surface phenology (LSP) was approached in the region of the lineament, which presents a remarkable variability. Both continuous and one-year average temporal profiles and a series of phenological metrics were obtained, which were analyzed with the aid of swath profiles and statistical data. The LSP results demonstrated the important senescence associated with the drought period occurring only in the SE portion of the lineament, while the NW vegetation remaining green even in the months without expressive rains. TRMM data (2001-2015) showed that there is not a great difference in the rainfall of the region of the lineament, and when compared to the NDVI data, allowed to demonstrate a greater relation between greenness of the vegetation and rainfall to the SE of the lineament and independence of the greenness to the local rainfall to NW. Despite the indication that the NW region is lower than the SE region, this cannot prove by the SRTM digital elevation model. The floristic data obtained in 17 forest plots at an advanced regeneration stage were treated in three approaches: ordering the Jaccard (J) similarity indices, hierarchical clustering of these indices and obtaining the J considering the plots made on each side of the lineament as samples from the same region (NW and SE). The geophysical data suggest that this lineament is the continuity of a fault zone northeast of the Pantanal associated with the TransBrasilian Lineament. The data set characterizes the studied lineament as an environmental boundary between areas that flood with different frequencies and durations. Due to the extension, linearity and tectonic context, it is considered that the lineament is the expression in the vegetation of a fault with vertical displacement component, showing the importance of neotectonics in the environmental diversity of the Pantanal.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANA PAULA DE SOUSA.pdf: 965882 bytes, checksum: a3647999f994441f4537855527b52292 (MD5) Previous issue date: 2012-03-09 / The objective of this study was to compare statistical methods and artificial intelligence to the problem of time series forecasting using Holt-Winters, Box-Jenkins and the Elman neural network. The models were used to predict one step ahead of the price of ethanol in the state of Goias and compared using measures of specific errors. At the end, the results indicated that all three techniques were competitive in terms of predicting one step ahead especially the statistical models appeared to be the most suitable methods in terms of balance between performance and complexity. / O objetivo deste trabalho foi comparar os métodos de estatística e de inteligência artificial para o problema da previsão de séries temporais através de Holt-Winters, Box- Jenkins e a rede neural de Elman. Os modelos foram utilizados para previsão um passo a frente dos preços do etanol no estado de Goiás e comparados através medidas de erros específicas. Ao final, os resultados indicaram que todos os métodos se mostraram competitivos em termos de predição um passo à frente, destacando-se os modelos estatísticos como os mais adequados em termos de parcimônia entre desempenho e complexidade.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Henrique Borba Florencio.pdf: 1950329 bytes, checksum: bd2a6b0f6c7cf875f0ccbd8d5c9cafcf (MD5) Previous issue date: 2016-03-16 / The constant changes on the national car sales scenario brought one more factor in the search of management of spare parts inventory; the need to reduce the amount invested in stocks and avoid obsolescence. For this purpose, the work aims to evaluate the performance of Artificial Neural Networks in predicting demand for vehicles of engine parts identifying, among the studied networks, which are best suited to each evolution of consumer model and how it applies in each case. Furthermore, it proposes the use of a method of assessment and monitoring of selected models by analyzing the root mean square errors of prediction. The determination of predictive methods with a higher degree of accuracy, is a critical step in the process of inventory management. If the forecast has a low accuracy can generate excess or lack of inventory and this excess, if not properly treated, it can lead to the obsolescence and generate unnecessary costs. To achieve the objective, sought first, the study of the major theoretical aspects of the methods of inventory management processes and demand forecasting. Later, after the selection process two artificial neural networks, Elman network and TDNN Network. To ensure the accuracy of the demands were used four items that differ by the type of evolution of consumption chart, looking for items with constant consumption, increasing, decreasing and items with smaller amounts of observed periods. The results obtained through the use of the proposed methodology, showed that neural networks have the necessary characteristics for your application with a higher degree of accuracy. / As constantes mudanças no cenário nacional de venda de automóveis trouxeram um fator a mais na busca do gerenciamento dos estoques de peças de reposição: a necessidade de diminuir o valor investido em estoques e evitar a obsolescência. Com esse propósito, este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de Redes Neurais Artificiais na predição de demanda de peças de reposição de veículos automotores identificando, dentre as redes estudadas, quais se adaptam melhor a cada modelo de evolução de consumo e como se aplica em cada caso. Outrossim, propõe a utilização de um método de avaliação e monitoramento dos modelos selecionados através da análise dos erros médios quadráticos da previsão. A determinação de métodos preditivos com maior grau de precisão, constituise em etapa fundamental do processo de gerenciamento de estoques. Se a previsão apresentar uma baixa acurácia, pode-se gerar excesso ou falta de estoques e esse excesso, se não tratado adequadamente, pode culminar em obsolescência e gerar custos desnecessários. Para alcançar o objetivo proposto, buscou-se, em primeiro lugar, o estudo dos principais aspectos teóricos relacionados ao processo de gestão de estoques e aos métodos de previsão de demanda. Posteriormente, segue o processo de seleção de duas redes neurais artificiais, Rede de Elman e Rede TDNN. Para certificar a acurácia das demandas, foram utilizados quatro itens que se diferem pelo tipo de gráfico de evolução de consumo, buscando itens com consumo constante, crescente, decrescente e itens com quantidades menores de períodos observados. Os resultados obtidos, mediante a utilização da metodologia proposta, mostraram que as Redes Neurais possuem as características necessárias para sua aplicação com um grau de acurácia mais elevado.

Devido aos erros de medida de distância, a posição estimada fornecida por um receptor GPS é imprecisa (30 metros, 2s) para aplicações que requerem precisão de centímetros em tempo real, como o de aproximação e pouso automático para aeronaves com restrição de visibilidade da pista (categoria III). Existem três fontes principais de erros: a) degradação intencional, conhecida como disponibilidade seletiva (SA) que está em processo de desativação desde 2 de maio de 2000; b) diluição da precisão (DOP) que está associada aos efeitos da distribuição geométrica dos satélites em solução de navegação. A posição relativa dos satélites disponível afeta a exatidão das coordenadas do usuário obtidas por um receptor GPS e, c) erro equivalente de distância do usuário (UERE) que é a soma das contribuições de cada fonte de erro associada a cada satélite e com a pseudodistância, e são: erros dos relógios do satélite e do usuário, erros do sistema (efemérides, atrasos devido à ionosfera, atrasos da troposfera, multicaminho e receptor). É necessário ter melhor conhecimento dos fatores desses erros e o modelo que os representa. Parte-se do conhecimento a priori da localização da antena do receptor e da obtenção a posteriori da localização exata dos satélites. Dados coletados das pseudodistâncias foram comparados às reais distâncias, obtendo-se o erro a ser modelado. Devido às características dos dados, séries temporais com estrutura de autocorrelação, levaram ao emprego do modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average, Autoregressivo Integrado e Médias Moveis) da metodologia de Box & Jenkins. Comprovou-se o bom desempenho do modelo com a redução do erro de cálculo da posição do usuário de 110 metros para 1,29 metros.

Este trabalho propõe uma metodologia para o prognóstico de sistemas baseada na técnica de Inteligência Computacional denominada Raciocínio Baseado em Casos. Realiza-se inicialmente uma revisão bibliográfica dos principais métodos utilizados para prognóstico de equipamentos e econômico. Em seguida, apresenta-se histórico de evolução das pesquisas em Raciocínio Baseado em Casos e propõe-se algoritmo genérico para prognóstico de sistemas baseado nessa técnica. O algoritmo proposto fundamenta-se na definição de uma função condição do sistema e na construção de uma série temporal capaz de representar sua evolução no tempo, composta por termos de tendência, elementos sazonais e variáveis binárias. A série temporal é dividida em diferentes cenários candidatos de acordo com a modificação de variáveis exógenas que representam condições ambientais externas ao sistema. Os cenários candidatos são avaliados mediante teste de hipóteses, persistindo como cenários válidos apenas aqueles correspondentes a modificações das variáveis exógenas que alteraram significativamente a série temporal de evolução do fenômeno. Associa-se um modelo de progressão específico para cada cenário válido. O modelo utilizado para fins de prognóstico é determinado pela combinação de modelo de progressão do cenário mais atual com o modelo associado ao cenário passado mais similar ao atual. O método proposto foi testado no prognóstico de sistemas de diferentes naturezas, mostrando-se suficientemente genérico, abrangente e fácil de ser aplicado.

This thesis presents a methodology using a portfolio of time-series models, from conventional ARMA to a regime-changing framework. The objective is to develop an air transportation demand modeling to inspect potential structural breaks in the Brazilian market, due to solve underlying issues of new demand creation. Out-of-sample forecasting is used to generate comparative metrics aiming at both selection and validation of what we call a "champion model". Results indicate better performance of more complex models such as the fractionally integrated and the Markov-switching models. Ex ante knowledge of the interaction of structural breaks and unit root can prove useful in the modeling analysis. The demand forecast of the champion model is in line with the recent accelerated growth of the Brazilian air transportation market, roughly 7% per year.

A variação temporal natural das vazões dos rios pode ser causa de dificuldades para o abastecimento urbano de água, tornando-se ainda mais complexo no cenário de possíveis mudanças climáticas presente nos dias atuais. O presente trabalho objetivou detectar tendências em séries temporais de dados hidrológicos de precipitação na bacia hidrográfica do ribeirão Guaratinguetá, Município de Guaratinguetá - SP, visando estabelecer um comparativo entre os valores históricos observados e os projetados através do modelo Eta/CPTEC para cenários futuros até o ano de 2.099. Foram analisados dados de precipitação e temperatura de estações hidrometeorológicas na bacia hidrográfica do Ribeirão Guaratinguetá, e gerados dados de evaporação, com o método de Thornthwaite, e de vazão do rio, com o modelo SMAP (Soil Moisture Accounting Procedure), e então submetidos ao teste estatístico não paramétrico de Mann-Kendall, visando a identificação de tendências. Ambas as séries históricas e projetadas apresentaram variação intra-anual dos volumes precipitados. Foi identificada tendência de aumento nos volumes de precipitação para a primavera. Em função desta elevação, foi possível notar um aumento das vazões simuladas para o futuro, no ribeirão Guaratinguetá, o que deve resultar em mudanças na operação do sistema de abastecimento de água. Por outro lado, a previsão de aumento dos volumes de vazão pode significar um benefício em relação ao déficit na demanda de água, ainda que seja necessária a realização de obras para adequação do sistema em função dos maiores volumes. Para uma maior exatidão nos valores simulados para a vazão do ribeirão Guaratinguetá, recomenda-se que o modelo SMAP seja calibrado e validado para vazões observadas, no momento não disponíveis para a área em questão.