Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T15:55:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mariote_LeonardoElias_M.pdf: 1035887 bytes, checksum: 094c91408f53fdbaaa175f5b7206a2d7 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Redes de sensores têm aumentado a quantidade e variedade de dados temporais disponíveis. Com isto, surgiram novos desafios na definição de novas técnicas de mineração, capazes de descrever características distintas em séries temporais. A literatura correlata endereça problemas diversos, como indexação, classificação, definição de vetores de características e funções de distâncias mais eficazes. No entanto, a maioria dos trabalhos atuais tem como objetivo descrever e analisar os valores de uma série temporal, e não sua evolução. Além disto, vários fenômenos requerem uma análise mais elaborada, capaz de relacionar várias grandezas. Tal tipo de análise não pode ser realizada pela maioria das técnicas existentes hoje. Esta dissertação apresenta uma técnica que descreve séries temporais sob uma premissa diferente - a de caracterizar a oscilação das séries e não seus valores propriamente ditos. O novo descritor apresentado - TID ES (TIme series oscillation D EScriptor) - utiliza os coeficientes angulares de uma segmentação linear da curva que representa a evolução das . séries analisadas, em múltiplas escalas. Com isso, permite a comparação e a mineração de séries utilizando várias granularidades, enriquecendo a análise efetuada. As principais contribuições são: ~I) A especificação de um descritor que caracteriza a oscilação de séries temporais, ao invés de seus valores, utilizando múltiplas escalas; (II) A implementação deste descritor, validada por meio de dados sintéticos e reais; (III) A extensão do descritor de modo a suportar a análise de coevolução em um conjunto de séries / Abstract: Sensor networks have increased the amount and variety of temporal data available. This motivated the appearance of new techniques far data mining, which describe different aspects of time series. Related work addresses several issues, such as indexing and clustering time series, and the definition of more efficient feature vectares and distance functions. However, most results focus on describing the values in a series, and not their evolution. Furthermore, the majority of papers only characterize a single series, which is not enough in cases where multiple kinds of data must be considered simultaneously. This thesis presents a new technique, which describes time series using a distinct approach, characterizing their oscillation, rather than the values themselves. The descriptor presented - called TIDES (TIme series oscillation DEScriptor) uses the angular coefficients from a linear segmentation of the curve that represents the evolution of the analyzed series. Furthermore, TIDES suports multiscale analysis, what enables series and series mining under different granularities. The main contributions are: (I) The specification of a descriptor that characterizes the oscillation of time series, rather than their values, unde multiple scale; (II) The implementation of this descriptor, validated for synthetic and real data; (III) The extension of the descriptor to support the analysis of the coevolution of a set of series / Mestrado / Banco de Dados / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Sérgio Augusto Cunha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física / Made available in DSpace on 2018-08-22T12:25:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigues_AnaCarolinadeMelloAlves_M.pdf: 2144136 bytes, checksum: d441e8c33daa046aa1f2cfd67d18b720 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A análise do desempenho muscular por dinamometria hipocinética comumente utiliza-se de valores de torque máximo de quadríceps e isquiotibiais. Porém com a utilização dos valores de torque em função da amplitude de movimento, bem como o cálculo da potência e do desequilíbrio muscular desta maneira torna possível observar o comportamento muscular e a capacidade de estabilização do joelho ao longo de toda amplitude de movimento, e possibilita identificar amplitudes que há risco de lesão de LCA. O objetivo deste estudo foi analisar a série temporal da produção de torque do quadríceps e dos isquiotibiais e calcular a potência e o desequilíbrio muscular de atletas de futsal feminino em função do ciclo de movimento de flexão e extensão do joelho no membro dominante. A amostra foi composta de 19 atletas amadoras de futsal feminino, com idade média de 20 ± 2,83 anos. A avaliação consistiu em 2 série de 5 repetições máximas de extensão/flexão do joelho unilateral de forma concêntrica, em 2 velocidades angulares (180°·s-1 e 210°·s-1) através de um dinamômetro isocinético (Biodex System Pro4). As análises foram baseadas nos valores de torque e potencia do quadríceps e dos isquiotibiais em função da amplitude de movimento, e foram calculadas a razão entre essas musculaturas em função da amplitude de movimento. Foram comparados os valores de torque, potência e razão em função do ângulo do joelho, para ambas as velocidades através da ANOVA e teste de Tukey post hoc. As variáveis foram analisadas em rotinas de ambiente Matlab®, com o valor de significância de 5%. Os valores de torque e potencia do quadríceps apresentaram-se maiores de 40% a 80% do ciclo de movimento nas velocidades de 180°·s-1 e 210°·s-1 que corresponde aos ângulos de 50° a 70° de flexão do joelho. Os valores do torque dos isquiotibiais foram maiores de 80% a 100 % do ciclo, que corresponde aos ângulos de 70° a 80° de flexão do joelho em ambas as velocidades, enquanto que a potencia dos isquiotibiais foi constate até 70% do ciclo, com menores valores de 70% a 100% do ciclo, que corresponde aos ângulos de 65° a 80° de flexão do joelho. Com relação a razão em função do ciclo de movimento, 6 atletas apresentaram em algum instante do ciclo de movimento valores abaixo de 60% na velocidade de 180°·s-1, e 4 atletas a 210°·s-1. O estudo mostra que análise do torque, potência e razão ao longo do ciclo de movimento caracteriza melhor o desempenho muscular destas atletas e identifica desequilíbrios entre isquiotibiais e quadríceps que poderiam não ser encontrados com o método de análise convencional, além de fornecer informações sobre desempenho em ângulos específicos do movimento de flexão e extensão do joelho que podem ser utilizados no treinamento e reabilitação destes grupos musculares / Abstract: The analysis of the muscle performance by isokinetic dynamometry is commonly used by peak torque of quadriceps and hamstrings. However, with the use of the torque values as a function of the amplitude of motion, as well as the calculation of the power and muscle imbalance in this way makes it possible to observe the behavior and the ability muscular stabilization of the knee over the entire range of motion, and helps identify amplitudes there is risk of ACL injury. The aim of this study was to analyze the time series of the torque production of the quadriceps and hamstrings and calculate power and muscle imbalance of female soccer athletes due to the cycle of movement of flexion and knee extension limb dominant. The sample consisted of 19 athletes amateur futsal, mean age 20 ± 2.83 years. The evaluation consisted of two series of five repetitions maximum extension / flexion of the knee-sided concentrically in two angular velocities (180°·s-1 e 210°·s-1) using an isokinetic dynamometer (Biodex System Pro4) . The analyzes were based on the values of torque and power of the quadriceps and hamstrings due to the range of motion, and we calculated the ratio of these muscles due to the range of motion. We compared the values of torque, power and reason as a function of knee angle for both speeds by ANOVA and Tukey post hoc. The variables were analyzed in Matlab ® routines, with the significance level of 5%. The values of torque and power of the quadriceps were higher than 40% to 80% of the cycle of motion at speeds of 180°·s-1 and 210°·s-1 which corresponds to angles of 50° to 70 ° of flexion knee. The hamstring torque values were greater than 80% to 100% duty cycle, corresponding to angles of 70° to 80° of knee flexion at both speeds, whereas the power hamstring muscles were finds up to 70% of the cycle, lower ratios of 70% to 100% duty cycle, corresponding to angles of 65° to 80° of knee flexion. Regarding the ratio as a function of the movement cycle 6 athletes had at some point in the movement cycle values below 60% at a rate of 180°·s-1 and athletes 4 at 210°·s-1. The study shows that analysis of the torque, power and reason throughout the movement cycle is a better muscle performance of athletes identifies imbalances between hamstring and quadriceps that could not be found with the conventional method of analysis, in addition to providing information about performance specific angles of flexion and extension of the knee that can be used in the training and rehabilitation of such muscle groups / Mestrado / Biodinamica do Movimento e Esporte / Mestra em Educação Física

Orientador: Sergio Augusto Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física / Made available in DSpace on 2018-08-19T06:25:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moura_FelipeArruda_D.pdf: 1989249 bytes, checksum: 5e8fa5f455cd6054b00509e69500aa9e (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O objetivo deste estudo consistiu em realizar uma análise quantitativa da distribuição de jogadores de futebol em campo durante jogos oficiais. Foram obtidas as trajetórias de 277 jogadores de futebol em dez jogos, através de um sistema de rastreamento automático. A distribuição dos jogadores foi analisada de duas formas: através da área de ocupação da equipe e do espalhamento dos jogadores em campo. A área de ocupação foi definida como a área do envoltório convexo formado a partir da posição dos jogadores. O espalhamento da equipe foi medido como a norma de Frobenius da matriz de distâncias entre os jogadores. Em um primeiro estudo, foram analisadas a área de ocupação e o espalhamento ao longo do tempo e em situações de finalizações (n=233) e desarmes (n=1897). Com posse de bola, o espalhamento e a área de ocupação das equipes (mediana ± intervalo de confiança) variou de 171,1± 0,4 a 214,6± 0,4 m e de 905,4± 4,4 a 1407,6 ± 5,5 m2, respectivamente. Sem posse de bola, os valores foram menores (p<0.05) e variaram de 159,6± 0,4 a 197,3 ± 0,5 m e de 773,8 ± 4,6 a 1158,4± 5,5 m2 para o espalhamento e área, respectivamente. Em situações de defesa, as equipes apresentaram maiores áreas de ocupação e espalhamento quando sofreram finalizações, comparadas às situações em que as mesmas realizaram desarmes. Já nas situações de ataque, as equipes apresentaram maiores valores de área e espalhamento quando sofreram desarmes, comparadas às situações em que as mesmas realizaram finalizações a gol. No segundo estudo, foram realizadas análises das séries temporais de área de ocupação e espalhamento das equipes para uma descrição da forma como os jogadores se organizam em campo em função do tempo de jogo. Com os dados no domínio do tempo, calculou-se o RMS (root mean square) de cada janela de tempo em que a equipe se encontrava com e sem posse de bola, separadamente. Ao fim deste processo, pontos discretos eram obtidos, relativos ao RMS de cada condição, para cada variável. Para analisar se a equipe alterava seus valores de área de ocupação e espalhamento ao longo da partida, realizou-se uma regressão linear para os valores de RMS. Correlação cruzadas também foram calculadas para análise de similaridade entre as séries temporais de equipes adversárias. Para análise dos dados no domínio da frequência, realizou-se a transformada rápida de Fourier (FFT) e em seguida foram calculadas as frequências predominantes e medianas de cada variável. Os resultados mostraram que as equipes estudadas diminuem as frequências medianas das variáveis do 1º para o 2º tempo, podendo refletir uma mudança de comportamento ou uma possível redução de desempenho físico dos atletas. Com as análises de RMS verificou-se que, constantemente, as equipes alteram de forma significativa sua organização em campo ao longo da partida. Além disso, as séries temporais entre equipes adversárias apresentaram uma relação de similaridade em fase. As ferramentas e dados analisados no presente estudo permitiram melhor compreender a forma como equipes brasileiras de futebol se organizam em campo e fornecem maiores subsídios para que técnicos consigam analisar taticamente suas equipes durante jogos e sessões de treinamento / Abstract: The purpose of this study was to analyze quantitatively the organization of soccer players on the pitch, during official matches. We obtained the trajectories of 277 football players in ten games with a tracking method. The soccer players' organization was analyzed using two variables: team coverage area and spread. Team coverage area was defined as the area of the convex hull formed by players' positions. Team spread was defined as the Frobenius norm of the distance-between-player matrix. In the first study, we calculated teams' coverage area and spread over time and in situations of shots on goal (n=233) and tackles (n=1897). While the players attacked, spread and area (median± confidence interval) ranged from 171,1± 0,4 to 214,6± 0,4 m m and from 905.4± 4.4 to 1407.6± 5.5 m2, respectively. On defence, the values were smaller (p<0.05) and ranged from 159,6 ± 0,4 a 197,3 ± 0,5 m and from 773.8± 4.6 to 1158.4± 5.5 m2 for the spread and the area. In defending circumstances, the teams presented a greater area and spread when they suffered shots on goal than when the teams performed tackles. In attacking situations, the teams presented a greater area and spread when they suffered tackles than when they performed shots on goal. In the second study, time-series analysis of teams' coverage area and spread were performed in order to describe how players organize themselves on the field as function of the match time. In the time domain, RMS (root mean square) was calculated for each window that team was with and without ball possession, separately. Then, discrete points were obtained, related to the RMS of each window, for each variable (area and spread). With the purpose of to analyze if team changed its coverage area and spread throughout the match, a linear regress of RMS values was determined. Cross-correlations were applied for the time series similarity analysis between opponent teams. For the frequency domain analysis, the fast Fourier transform (FFT) was performed and then predominant and median frequencies were calculated, for the first and second halves. Results showed that the majority teams presented a tendency of decreasing the median frequency from de first to the second half. This result may indicate a team behavior change or a possible decrease in players' physical performance. The RMS analyses verified that teams frequently change their organization on the pitch throughout the match. Furthermore, time-series between opponent teams presented an in-phase similarity relationship. The methods and data analyzed in the present study allowed us to better understand the Brazilian soccer teams' organization and provide greater subsidies for coaches in the tactical analysis of their teams during the match and during training sessions / Doutorado / Ciencias do Desporto / Doutor em Educação Física

Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-21T22:24:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moraes_RafaelAldighieri_D.pdf: 30754576 bytes, checksum: 3ab791b50df5e682ab2cbc069c436b1b (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O levantamento subjetivo para a estimativa da produção agrícola, baseado em entrevistas, ainda prevalece no Brasil, com consequencias em sua exatidão. Dada a sua importância para o planejamento de políticas públicas e preços de mercado, o monitoramento de áreas agrícolas e estimativas da produtividade com o uso de geotecnologias e dados espectrais e meteorológicos, pode contribuir significativamente para estimativas mais precisas e de menor custo. O estado de São Paulo é o maior produtor de etanol e açúcar de cana-de-açúcar do Brasil, assim, são de extrema importância a identificação de áreas de cana-de-açúcar e suas fases de cultivo de forma temporal e espacial. Além disso, o conhecimento da influência das condições do tempo permite tanto o monitoramento da produção como a aplicação de modelos de estimativa de produtividade. Neste trabalho foram utilizados dados presentes no produto MOD13Q1 do sensor MODIS, sendo NDVI, para identificação e monitoramento, qualidade (VI Quality) e confiabilidade (Reliability), aplicadas para a eliminação de pixels falhos nas imagens de NDVI. Estes foram utilizados para mapear áreas cujo perfil temporal se assemelhasse ao de cultivo de cana-de-açúcar, além de identificar as fases de pico do ciclo vegetativo, colheita, final da colheita e desenvolvimento. Os resultados mostraram que a metodologia foi capaz de identificar perfis característicos de cana-de-açúcar e suas respectivas fases de cultivo. Foram utilizados também dados meteorológicos do modelo global ECMWF para a determinação do total acumulado de precipitação, radiação global, evapotranspiração de referência e graus dias entre as fases de crescimento e colheita da cana-de-açúcar no estado de São Paulo e a estimativa da produtividade. Primeiramente, foi feita a verificação da precisão e acurácia do modelo atmosférico ECMWF pela comparação de dados decendiais simulados de precipitação, temperatura máxima e mínima do ar aos observados por mapas interpolados de estações meteorológicas do estado de São Paulo no período entre 2005 e 2010. Como resultado, observou-se que o modelo ECMWF simula satisfatoriamente, sendo a maior parte dos resultados com R² > 0,60; d > 0,7; RMSE < 5ºC e < 50mm; Es < 5°C e < 24mm. Após a verificação, os acumulados foram apresentados em formato de mapa temático na resolução espacial do sensor MODIS de 250 metros. A análise dos resultados mostrou que foi possível identificar a variabilidade espacial das variáveis climáticas e sua relação com a realidade apresentada por órgãos oficiais. Foi utilizada a metodologia do Zoneamento Agroecológico (ZAE) para a estimativa da produtividade da cana-de-açúcar nos períodos de 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009 e 2009/2010. O modelo foi adaptado para a estimativa da produtividade potencial, estimada e o déficit hídrico. Os resultados foram comparados com dados oficiais divulgados pelo órgão IBGE na escala de município e apresentaram relativa eficácia, sendo grande parte com uma superestimativa entre 0 e 25 mil quilogramas por hectare. Foi possível também a geração de mapas de déficit hídrico no Estado de São Paulo para cada período, destacando assim áreas com queda na produtividade / Abstract: Subjective methods are normally used in Brazil to estimate agricultural production. These are based on interviews and therefore limited in terms of statistical evaluations and accuracy estimates of the results. This information is important for public and private planning. Agricultural monitoring and yield estimates using remote sensing and geotecnologies and weather data can contribute significantly for more accurate estimates with lower costs. Sao Paulo state is the largest producer of ethanol and sugarcane in Brazil, thus, it is extremely important to identify areas of sugarcane cultivation and detect the phenological phases, both spatial and temporally. Furthermore, knowledge of the influence of weather conditions allows production monitoring and the application of yield estimation models. NDVI images were used, for identification and monitoring of sugarcane. Quality and Reliability images were used for the elimination of contaminated pixels in NDVI images. These were used to map areas whose temporal profile resembled the sugarcane cultivation behavior, besides to identify the phases of peak of growth cycle (maximum vegetation biomass), harvest, end of harvesting and development of sugarcane. The results showed that the methodology was able to identify the characteristic profile of sugarcane and their respective stages of cultivation. Meteorological data from the ECMWF global model were also used for determining the total cumulated rainfall, global radiation, reference evapotranspiration and degree days between growth and harvesting phases of sugar cane in Sao Paulo and yield estimation. Previously a verification of accuracy and precision of the ECMWF was carried out by comparing 10-day period precipitation, maximum and minimum air temperature simulated with interpolated maps from 33 weather stations in Sao Paulo state between 2005 and 2010, generating statistical maps pixel by pixel. Statistical indexes showed to be satisfactory (most of the results with R² > 0.60, d > 0.7, RMSE < 5ºC and < 50 mm; Es < 5°C and < 24 mm) in the period studied and ECMWF model can be recommended for use in the Sao Paulo state. After verification, the periods accumulated were presented in map format using MODIS spatial resolution of 250 meters. The results showed the spatial variability of climate variables and the relationship to the reality presented by official data. For sugarcane yield estimate the Agroecological Zone (ZAE) methodology was used in the periods of 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009 and 2009/2010. The estimation of potential yield and water deficit were adapted to the model. The results were compared with official data released by IBGE at municipality scale and presented relative effectiveness, being largely an overestimate between 0 and 25,000 kg per hectare. It was possible to create maps of water deficit in the Sao Paulo state for each period, highlighting sugarcane yield reducing areas / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

Orientador: Gilmar Barreto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T17:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pucciarelli_AmilcarJose_M.pdf: 3241769 bytes, checksum: cfad3cee97a35c84df363b3a8578479d (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este estudo primeiramente investiga fundamentos teóricos para análise, desenvolvimento e implementação de algoritmos para modelagem de dados de sistemas dinâmicos e de séries temporais com a finalidade de predição. As séries temporais utilizadas são baseadas em dados reais retirados da literatura. A grande vantagem de se modelar uma série temporal e de se prever um dado futuro é poder tomar ações antecipadas sobre ela o quem vem a ser muito útil, por exemplo em controle. O modelo nebuloso Takagi-Sugeno será utilizado na modelagem das séries temporais onde os conjuntos nebulosos do antecedente e os parâmetros do conseqüente são estimados via métodos de agrupamentos e identificação paramétrica, respectivamente / Abstract: This work firstly explores theoretical foundations for analisis, development and implementation of algorithms for data modelling dynamic systems and time series with a prediction goaI. The used time series are based on real data from the literature. The main advantage of time series modelling and forecasting is make antecipated decisions about it, and this becomes very useful, for example, in controI. The Takagi-Sugeno fuzzy model is used for time series modelling where the antecedent fuzzy partitions and the consequent parameters are estimated by clustering methods and parametric identification, respectively / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

[pt] Esta tese apresenta uma nova classe de modelos não lineares inspirada no modelo ARN, apresentado por Mellem, 1997. Os modelos definidos nesta classe são aditivos com coeficientes variáveis modelados por redes neurais e, tanto a média quanto a variância condicionais, são modeladas explicitamente. Neste trabalho podem ser identificadas quatro partes principais: um estudo sobre os modelos mais comuns encontrados na literatura de séries temporais; um estudo sobre redes neurais, focalizando a rede backpropagation; a definição do modelo proposto e os métodos utilizados na estimação dos parâmetros e o estudo de casos. Modelos aditivos têm sido escolha preferencial na modelagem não linear: paramétrica ou não paramétrica, de média ou de variância condicional. Além disso, tanto a idéia de modelos de coeficientes variáveis quanto a de modelos híbridos. que reúnem paradigmas diferentes, não é novidade. Por esta razão, foi traçado um panorama dos modelos não lineares mais encontrados na literatura de séries temporais, focalizando-se naqueles que tinham relacionamento mais estreito com a classe de modelos proposta neste trabalho. No estudo sobre redes neurais, além da apresentação de seus conceitos básicos, analisou- se a rede backpropagation, ponto de partida para a modelagem dos coeficientes variáveis. Esta escolha deveu- se à constatação da predominância e constância no uso desta rede, ou de suas variantes, nos estudos e aplicações em séries temporais. Demonstrou-se que os modelos propostos são aproximadores universais e podem ser utilizados para modelar a variância condicional de uma série temporal. Foram desenvolvidos algoritmos, a partir dos métodos de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança, para a estimação dos pesos, através da adaptação do algoritmo de backpropagation à esta nova classe de modelos. Embora tenham sido sugeridos outros algoritmos de otimização, este mostrou-se suficientemente apropriado para os casos testados neste trabalho. O estudo de casos foi dividido em duas partes: testes com séries sintéticas e testes com séries reais. Estas últimas, normalmente, utilizadas como benchmarking por analistas de séries temporais não lineares. Para auxiliar na identificação das variáveis do modelo, foram utilizadas regressões de lag não paramétricas. Os resultados obtidos foram comparados com outras modelagens e foram superiores ou, no mínimo, equivalentes. Além disso, é mostrado que o modelo híbrido proposto engloba vários destes outros modelos. / [en] A class of nonlinear additive varyng coefficient models is introduced in this thesis, inspired by ARN model, presented by Mellem, 1997. the coefficients are explicitly modelled. This work is divided in four major parts: a study of most common models in the time series literature; a study of neural networks, focused in backpropagation network; the presentation of the proposed models and the methods used for parameter estimation: and the case studies. Additive models has been the preferencial choice in nonlinear modelling: idea of varyng coefficient and of hybrid models, aren`t news. Hence, the models in the time series literature were analysed, assentialy those closely related with the class of models proposed in this work. Sinse the predominance and constancy in the use of backpropagation network, or its variants, in time series studies and applications, was confirmed by this work, this network was analyzed with more details. This work demonstrated that the proposed models are universal aproximators and could model explicity conditional variance. Moreover, gradient calculus and algorithms for the weight estimation were developed based on the main estimation methods: least mean squares and maximum likelihood. Even though other gradient calculus and otimization algorithms have been sugested, this one was sufficiently adequate for the studied cases. The case studies were divided in two parts: tests with synthetic series and for the nonlinear time series analysts. The obtained results were compared with other models and were superior or, at least, equivalent. Also, these results confirmed that the proposed hybrid model encompass several of the others models

[pt] O bootstrap de B. Efron, que não poderia ser imaginado sem os computadores de hoje, pode resolver vários problemas livre da suposição de Gaussianidade para os dados. Este trabalho tem o objetivo de apresentar essa técnica computacionalmente intensiva no contexto de Séries temporais - Metodologia Box and Jenkins. Como se sabe essa Metodologia possui alguns resultados assintóticos. Então, na fase da identificação da estrutura do modelo, pode apresentar problemas em regiões do espaço paramétrico aqui determinadas,. O bootstrap é proposto como opção e um estudo de simulação, comparativo, é apresentado. Constrói- se a distribuição bootstrap da autocorrelação e autocorrelação parcial, amostrais, e ainda a distribuição bootstrap do estimador de MQNL dos coeficientes de modelos ARMA (p, q). consequentemente, fica disponí­vel medida não- paramétrica da precisão da estimativa. O estudo de simulação que aborda o estimador de MQNL dos coeficientes enfoca, basicamente, a região de fronteira da estacionariedade e inversibilidade. / [en] The bootstrap of B. Efron, what should not be imagined without fast andcheaper computation, can solve several problems free from assumption that the data conform to a bell-shaped curve. This work has the aim to present this computer-intensive technics in the context of Time Series - Box and Jenkins´s Methodology. As we know this methodology own some asymptotic results. Then in the identification stage of the structure of the model it may present some troubles on regions of the parametric space, as we show later on the bootstrap is proposed as an aption and a comparative simulation study is pointed out. We build up the bootstrap distribution of the sample autocorrelation and sample partial autocorrelation, and yet a bootstrap distribution to the non-linear LS estimator of the coefficients to the ARMA (p,q) model. As a consequence we get the non- parametric measure of the accuracy of the estimates. The study of simulation wich takes into account the non-linear LS estimato to the coefficients, actually focalize the borden of the stationarity and invertibility region.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na previsão de séries temporais, em particular de séries financeiras, consideradas uma classe especial de séries temporais, caracteristicamente ruídos e sem periodicidade aparente. O trabalho envolve quatro partes principais: um estudo sobre redes neurais artificiais e séries temporais; a modelagem das RNAs para previsão de séries temporais; o desenvolvimento de um ambiente de simulação; e o estudo de caso. No estudo sobre Redes Neurais Artificiais e séries temporais fez-se um levantamento preliminar das aplicações de RNAs na previsão de séries. Constatou-se a predominância do uso do algoritmos de retropropagação do erro para o treinamento das redes, bem como dos modelos estatísticos de regressão, de médias móveis e de alisamento exponencial nas comparações com os resultados da rede. Na modelagem das RNAs de retropropagação do erro considerou-se três fatores determinantes no desempenho da rede: convergência, generalização e escalabilidade. Para o controle destes fatores usou-se mecanismos como; escolha da função de ativação dos neurônios - sigmóide ou tangente hiperbólica; escolha da função erro - MSE (Mean Square Error) ou MAD (Mean Absolutd Deviation); e escolha dos parâmetros de controle do gradiente descendente e do temapo de treinamento - taxa de aprendizado e termo de momento. Por fim, definiu-se a arquitetura da rede em função da técnica utilizada para a identificação de regularidades na série (windowing) e da otimização dos fatores indicadores de desempenho da rede. O ambiente de simulação foi desenvolvido em linguagem C e contém 3.600 linhas de códigos divididas em três módulos principais: interface com o usuário, simulação e funções secundárias. O módulo de interface com o usuário é responsável pela configuração e parametrização da rede, como também pela visualização gráfica dos resultados; módulo de simulação executa as fases de treinamento e testes das RNAs; o módulo de funções secundárias cuida do pré/pós-processamento dos dados, da manipulação de arquivos e dos cálculos dos métodos de avaliação empregados. No estudo de caso, as RNAs foram modeladas para fazer previsões da série do preço do ouro no mercado internacional. Foram feitas previsões univariadas single e multi-step e previsões multivariadas utilizando taxas de câmbio de moedas estrangeiras. Os métodos utilizandos para a avaliação do desempenho da rede foram: coeficiente U de Theil, MSE (Mean Square Error), NRMSE (Normalized Root Mean Square Error), POCID (Percentage Of Change In Direction), scattergram e comparação gráfica. Os resultados obtidos, além de avaliados com os métodos acima, foram comparados com o modelo de Box-Jenkins e comprovaram a superioridade das RNAs no tratamento de dados não-lineares e altamente ruidosos. / [en] This dissertation investigates the use of Artificial Neural Nerworks (ANNs) in time series forecastig, especially financial time series, which are typically noisy and with no apparent periodicity. The dissertation covers four major parts: the study of Artificial Neural Networks and time series; the desing of ANNs applied to time series forecasting; the development of a simulation enironment; and a case study. The first part of this dissertation involved the study of Artficial Neural Netwrks and time series theory, resulting in an overview of ANNs utilization in time series forecasting. This overview confirmed the predominance of Backpropagations as the training algorithm, as well as the employment of statistical models, such as regression and moving average, for the Neural Network evaluation. In the design of ANNS, three performance measures were considered: covergence, generalization and scalability. To control these parameters, the following methods were applied: choice of activation function - sigmoid or hiperbolic tangent; choice of cost function - MSE (Mean Square Error) or MAD (Mean Absolute Deviation); choise of parameteres for controlling the gradiente descendent and learning times - the learning rate and momentum term; and network architecture. The simulation environment was developed in C language, with 3,600 lines of code distributed in three main modules: the user interface, the simulaton and the support functions modules. The user interface module is responsaible for the network configuration and for the graphical visualization. The simulation module performs the training and testing of ANNs. The support functions module takes care of the pre and pos processin, the files management and the metrics calculation. The case study concerned with the designing of an ANN to forescast the gold price in the international market. Two kinds of prediction were used: univariate - single and multi-step, and multivariate. The metrics used to evaluate the ANN performance were: U of Theil`s coeficient, MSE (Mean Square Error), NRMSE (Normalized Mean Saquare Error), POCID (Percentage Of Cnage In Direction), scattergram and graphical comparison. The results were also comapred with the Box-Jenkins model, confirming the superiority of ANN in handling non-linear and noisy data.

[pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção / [en] This work join the Times-Séries Forecasting to a new information processing metodoligy: NEURAL NETWORK. We will use the Back-Propagation model, that consist in an arquitecture of a feed-forward network with hidden layers. We will apply the Back-Propagation model in an analysis to four times series: a noisy series, a series with trend, a seasonal series and an electrical energy consuption series of Uruguaiana, RS. The results will be compare with the Box and jenkins´ ARIMA models and a model with intervention.

[pt] Esta dissertação apresenta uma proposta de arquitetura de redes neurais de intervalos para previsão de séries financeiras. O desempenho desta arquitetura é analisado através de testes de previsão para algumas séries de mercado. Como contribuição adicional é apresentado um algoritmo de trading automático. Este algoritmo é avaliado aplicando-o à séries de mercado, para mensuração de lucros percentuais. Por fim, dados de previsão, obtidos pela rede proposta, são utilizadas para a otimização do trading. / [en] This text presents a new Neural network architeture to be employed in the forecast of financial series. The architecture´s performance is evaluated through benchmarks, using data from financial series. As an additional contribution, an automatic trading algorithm, which is also evaluated through benchmarks, is presented. Finally, forecast data, obtained with the proposed NN architecture, is used to improve the trading algorithm´s performance.