Objetivo: Estudar o perfil epidemiológico da mortalidade por Homicídios, Acidentes de Transporte e Suicídios no município de Belo Horizonte e Região Metropolitana, na série histórica de 1980 a 2000. Métodos: O estudo apresenta um desenho ecológico, do tipo série histórica. Os indicadores de mortalidade foram os coeficientes específicos por sexo, idade e gerais padronizados; a mortalidade proporcional; a razão de mortalidade segundo sexo e idade e os incrementos / decrementos percentuais. A população utilizada como padrão foi a de 1980. Os óbitos por Homicídios, Acidentes de Transporte e Suicídios e as estimativas populacionais, segundo o ano calendário, sexo, idade e município de residência foram extraídos da base de dados do DATASUS. No período entre 1980 e 1995, os óbitos foram codificados, segundo a IX Classificação Internacional de Doenças - CID 9ª Revisão, e, a partir de 1996, segundo a CID - 10ª Revisão. A análise de tendência temporal foi desenvolvida no software SPSS para Windows, utilizando-se a técnica de regressão linear simples, com nível de significância (? < 0,05). Resultados: Nas duas regiões geográficas, os indicadores de mortalidade apresentaram maior magnitude para o sexo masculino. A razão de coeficientes específicos de mortalidade apresentou maior magnitude nas faixas etárias entre 20 e 49 anos. Os coeficientes específicos de mortalidade por Homicídios apresentaram maior magnitude na região Metropolitana e os Suicídios e Acidentes de Transporte, em Belo Horizonte. Os maiores coeficientes de mortalidade por Homicídios e Suicídios, em ambas regiões e sexos, ocorreram entre a faixa de 15 a 49 anos, e por Acidentes de Transporte, na faixa etária de \"70 anos e mais\". Com relação à variação percentual dos coeficientes de mortalidade, verificaram-se incrementos percentuais para os Homicídios, exceto na faixa etária de 40 a 49 anos, ocorrendo decrementos destes indicadores para os Acidentes de Transporte, em todas as faixas etárias. Os Suicídios, mesmo com oscilações, apresentaram incrementos nas faixas etárias de \"15 a 19 anos\" e \"40 a 49 anos\". As tendências dos coeficientes específicos de mortalidade, ao longo da série, apresentaram ascensão para os Homicídios (p < 0,05), exceto, na faixa etária de \"40 a 49 anos\". Os Acidentes de Transporte apresentaram tendência de declínio ou estabilização, ao longo do período. Para os Suicídios ocorreu uma tendência de ascensão no sexo masculino, na faixa etária de \"20 a 29\" e de \"40 a 49 anos\". A tendência dos coeficientes gerais padronizados de mortalidade por Homicídios, em ambas regiões, apresentou um padrão de ascensão (p < 0,05). Nos Acidentes de Transporte e nos Suicídios observou-se uma tendência de estabilização, com um discreto declínio no sexo feminino.(p < 0,05). Conclusão: A evolução dos coeficientes, ao longo da série histórica, evidenciou a importância epidemiológica dos três grupos de causas externas, entre as quais destacaram-se os Homicídios, em ambas as regiões estudadas. Considerando os diferentes espaços geográficos e, as desigualdades sócio-espaciais, esses resultados sugerem a necessidade de implantação de programas efetivos de promoção e prevenção em saúde, direcionados para os jovens, adultos e idosos, principalmente do sexo masculino. Tais medidas podem contribuir para o controle e para a diminuição da expansão destes agravos, de fundamental importância para a Saúde Pública. / Objective: To study the epidemiological profile of mortality from Homicides, Traffic Accidents and Suicides in Belo Horizonte and its Metropolitan Region, Brazil, in a historical time series from 1980 to 2000. Methods: The study adopts an ecological design, by means of a time series. The mortality indices used were the age-specific and general standardized coefficients, proportional mortality, mortality rates according to gender and percentage increases / decreases. The 1980 population was as standard Homicides, Traffic Accidents and Suicides deaths and population estimates, according to calendar year, gender, age and city of residence were extracted from the DATASUS database. For the period between 1980 and 1995, deaths were coded according to the IX International Classification of Diseases - ICD 9th Review and, from 1996 onwards, according to the ICD - 10th Review. The temporal tendency analysis was carried out using SPSS software for Windows, by means of the simple linear regression technique, with an ? < 0,05 significance level. Results: In both regions, mortality rates were higher among men. The age-specific mortality coefficient ratio was higher in the age ranges from 20 to 49 years. While age-specific Homicides mortality rates were more elevated in the Metropolitan region, a larger number of Suicides and Traffic Accidents occurred in Belo Horizonte. For both regions and genders, the highest Homicides and Suicides mortality rates occurred in the age range from 15 to 49 years, while Traffic Accidents deaths were highest in the range of \"70 years and older\". Concerning the percentage variation in mortality coefficients, a percentage increase occurred for Homicides, except in the age range from 40 to 49 years, while Traffic Accidents mortality rates decreased along all age ranges. In spite of oscillations, Suicides deaths increased in the group \"15 to 19 years\" and from \"40 to 49 years\". The time series displayed a rising tendency in specific Homicides mortality rates (p < 0,05), except in the age group \"40 to 49 years\". Traffic Accidents revealed a downward or stabilizing tendency throughout the period. For Suicides, an upward tendency appeared among men between \"20 and 29\" and between \"40 and 49\" years old. In both regions, there was a rising tendency in the general standardized Homicide mortality rates (p < 0,05). A stabilizing tendency was observed for Traffic Accidents and Suicides, with a slight decrease among women.(p < 0,05). Conclusion: The evolution in mortality rates in the time series disclosed the epidemiological importance of these three groups of external causes, especially Homicides, in both regions. In view of different geographical areas and socio-spatial inequalities, these results point towards the need to implant efficient health promotion and prevention programs, mostly at men, aimed young, adult and aged persons. These measures can contribute to the control and decrease in the expansion of these harmful situations, which is essential for Public Health.

O crescente uso de redes sociais gera quantidades enormes de dados que podem ser empregados em vários tipos de análises. Alguns desses dados têm informação temporal e geográfica, as quais podem ser usadas para posicionar precisamente a informação no tempo e no espaço. Nesse contexto, neste trabalho é proposto um novo método para a análise do volume massivo de mensagens disponível no Twitter, com o objetivo de identificar eventos como programas de TV, mudanças climáticas, desastres e eventos esportivos que estejam ocorrendo em regiões específicas do globo. A abordagem proposta é baseada no uso de uma rede neural para detecção de outliers em séries temporais, as quais são formadas por estatísticas coletadas em tweets localizados em diferentes divisões políticas (i.e., países, cidades). Esses outliers são usados para identificar eventos como um comportamento anormal nos dados Twitter. A efetividade do método é avaliada comparando os eventos identificados com notícias nos meios de comunicação. / The increasing use of social networks generates enormous amounts of data that can be employed for various types of analysis. Some of these data have temporal and geographical information, which can be used to precisely position information in time and space. In this document, a new method is proposed to analyze the massive volume of messages available in Twitter to identify events such as TV shows, climate change, disasters, and sports that are occurring in specific regions of the globe. The proposed approach is based on a neural network used to detect outliers from a time series, which is built upon statistical data from tweets located in different political divisions (i.e., countries, cities). These outliers are used to identify events as an abnormal behavior in Twitter's data. The effectiveness of the method is evaluated by comparing the events identified on the news media.

Objetivo: Estudar o perfil epidemiológico da mortalidade por Homicídios, Acidentes de Transporte e Suicídios no município de Belo Horizonte e Região Metropolitana, na série histórica de 1980 a 2000. Métodos: O estudo apresenta um desenho ecológico, do tipo série histórica. Os indicadores de mortalidade foram os coeficientes específicos por sexo, idade e gerais padronizados; a mortalidade proporcional; a razão de mortalidade segundo sexo e idade e os incrementos / decrementos percentuais. A população utilizada como padrão foi a de 1980. Os óbitos por Homicídios, Acidentes de Transporte e Suicídios e as estimativas populacionais, segundo o ano calendário, sexo, idade e município de residência foram extraídos da base de dados do DATASUS. No período entre 1980 e 1995, os óbitos foram codificados, segundo a IX Classificação Internacional de Doenças - CID 9ª Revisão, e, a partir de 1996, segundo a CID - 10ª Revisão. A análise de tendência temporal foi desenvolvida no software SPSS para Windows, utilizando-se a técnica de regressão linear simples, com nível de significância (? < 0,05). Resultados: Nas duas regiões geográficas, os indicadores de mortalidade apresentaram maior magnitude para o sexo masculino. A razão de coeficientes específicos de mortalidade apresentou maior magnitude nas faixas etárias entre 20 e 49 anos. Os coeficientes específicos de mortalidade por Homicídios apresentaram maior magnitude na região Metropolitana e os Suicídios e Acidentes de Transporte, em Belo Horizonte. Os maiores coeficientes de mortalidade por Homicídios e Suicídios, em ambas regiões e sexos, ocorreram entre a faixa de 15 a 49 anos, e por Acidentes de Transporte, na faixa etária de \"70 anos e mais\". Com relação à variação percentual dos coeficientes de mortalidade, verificaram-se incrementos percentuais para os Homicídios, exceto na faixa etária de 40 a 49 anos, ocorrendo decrementos destes indicadores para os Acidentes de Transporte, em todas as faixas etárias. Os Suicídios, mesmo com oscilações, apresentaram incrementos nas faixas etárias de \"15 a 19 anos\" e \"40 a 49 anos\". As tendências dos coeficientes específicos de mortalidade, ao longo da série, apresentaram ascensão para os Homicídios (p < 0,05), exceto, na faixa etária de \"40 a 49 anos\". Os Acidentes de Transporte apresentaram tendência de declínio ou estabilização, ao longo do período. Para os Suicídios ocorreu uma tendência de ascensão no sexo masculino, na faixa etária de \"20 a 29\" e de \"40 a 49 anos\". A tendência dos coeficientes gerais padronizados de mortalidade por Homicídios, em ambas regiões, apresentou um padrão de ascensão (p < 0,05). Nos Acidentes de Transporte e nos Suicídios observou-se uma tendência de estabilização, com um discreto declínio no sexo feminino.(p < 0,05). Conclusão: A evolução dos coeficientes, ao longo da série histórica, evidenciou a importância epidemiológica dos três grupos de causas externas, entre as quais destacaram-se os Homicídios, em ambas as regiões estudadas. Considerando os diferentes espaços geográficos e, as desigualdades sócio-espaciais, esses resultados sugerem a necessidade de implantação de programas efetivos de promoção e prevenção em saúde, direcionados para os jovens, adultos e idosos, principalmente do sexo masculino. Tais medidas podem contribuir para o controle e para a diminuição da expansão destes agravos, de fundamental importância para a Saúde Pública. / Objective: To study the epidemiological profile of mortality from Homicides, Traffic Accidents and Suicides in Belo Horizonte and its Metropolitan Region, Brazil, in a historical time series from 1980 to 2000. Methods: The study adopts an ecological design, by means of a time series. The mortality indices used were the age-specific and general standardized coefficients, proportional mortality, mortality rates according to gender and percentage increases / decreases. The 1980 population was as standard Homicides, Traffic Accidents and Suicides deaths and population estimates, according to calendar year, gender, age and city of residence were extracted from the DATASUS database. For the period between 1980 and 1995, deaths were coded according to the IX International Classification of Diseases - ICD 9th Review and, from 1996 onwards, according to the ICD - 10th Review. The temporal tendency analysis was carried out using SPSS software for Windows, by means of the simple linear regression technique, with an ? < 0,05 significance level. Results: In both regions, mortality rates were higher among men. The age-specific mortality coefficient ratio was higher in the age ranges from 20 to 49 years. While age-specific Homicides mortality rates were more elevated in the Metropolitan region, a larger number of Suicides and Traffic Accidents occurred in Belo Horizonte. For both regions and genders, the highest Homicides and Suicides mortality rates occurred in the age range from 15 to 49 years, while Traffic Accidents deaths were highest in the range of \"70 years and older\". Concerning the percentage variation in mortality coefficients, a percentage increase occurred for Homicides, except in the age range from 40 to 49 years, while Traffic Accidents mortality rates decreased along all age ranges. In spite of oscillations, Suicides deaths increased in the group \"15 to 19 years\" and from \"40 to 49 years\". The time series displayed a rising tendency in specific Homicides mortality rates (p < 0,05), except in the age group \"40 to 49 years\". Traffic Accidents revealed a downward or stabilizing tendency throughout the period. For Suicides, an upward tendency appeared among men between \"20 and 29\" and between \"40 and 49\" years old. In both regions, there was a rising tendency in the general standardized Homicide mortality rates (p < 0,05). A stabilizing tendency was observed for Traffic Accidents and Suicides, with a slight decrease among women.(p < 0,05). Conclusion: The evolution in mortality rates in the time series disclosed the epidemiological importance of these three groups of external causes, especially Homicides, in both regions. In view of different geographical areas and socio-spatial inequalities, these results point towards the need to implant efficient health promotion and prevention programs, mostly at men, aimed young, adult and aged persons. These measures can contribute to the control and decrease in the expansion of these harmful situations, which is essential for Public Health.

[pt] Uma das preocupações das grandes cidades é a minimização dos efeitos do aumento da quantidade de veículos em circulação e dos acidentes que, consequentemente, tendem a ocorrer com maior frequência. Com a popularização e a miniaturização dos receptores GPS, a disponibilidade de valores de velocidade observados nas vias urbanas e a publicação de ocorrências de trânsito georreferenciadas em redes sociais, é agora possível avaliar as condições do trânsito quanto às reduções de velocidade. Contudo, é necessário filtrar os dados de tal forma a minimizar incertezas temáticas, espaciais e temporais. Esta tese propõe uma metodologia para a avaliação do impacto de acidentes de trânsito, empregando valores de velocidade. Para tanto, considera metodologias auxiliares para: (1) processamento de rotas rastreadas com GPS para identificar vias com maior circulação, calcular estatísticas das velocidades observadas e estimar o tráfego em vias de mão dupla, pela análise das direções do movimento; (2) representação do comportamento do tráfego a partir dos valores de velocidade registrados nas vias; (3) extração e seleção dos dados sobre acidentes extraídos do Twitter para identificar os possíveis efeitos desses acidentes nos valores de velocidade. As contribuições desta tese são: (1) avaliação do tráfego, em condições normais e após a ocorrência de acidentes, com base em valores de velocidade, de aquisição mais simples do que os valores de fluxo e concentração de tráfego; (2) emprego de publicações de eventos em redes sociais, permitindo rápido acesso à informação; (3) aplicação das avaliações em vias urbanas, em lugar de rodovias, o que implica em levar em consideração as interferências no tráfego inerentes às interseções, sinais de trânsito e fluxo de pedestres; e (4) uma metodologia para extração de estatísticas de velocidade a partir de dados GPS, enfatizando as possíveis fontes de erro existentes nos processos de map matching e classificação temporal. / [en] A major concern in large cities is to minimize the effects of the increasing quantity of vehicles in circulation and, consequently, of the accidents that tend to occur more frequently. Due to the popularization and miniaturization of GPS receivers, the availability of large volumes of data about vehicle speed in urban roads and the large number of traffic-related messages published in social networks, it is now possible to collect enough input data to model traffic conditions based on the observed reduction in speed values. However, it is necessary to filter the data to minimize thematic, spatial and temporal uncertainties. This thesis proposes a methodology to assess the impact of traffic accidents by analyzing speed values. To achieve this goal, it also proposes auxiliary methodologies, aiming at: (1) processing GPS-tracked routes to compute speed statistics and estimate traffic in two-way streets, by performing direction analysis; (2) representing traffic behavior based on the observed speed values; (3) extracting and selecting accident-related data by mining Twitter posts for later identification of the likely effects on speed values. The main contributions of this thesis are: (1) the assessment of traffic conditions based on speed values, which are easier to acquire than data about traffic volume and concentration; (2) the use of posts from social networks, which provide timely access to traffic events; (3) the assessment of urban roads instead of freeways or roads, which require modeling intersections, traffic lights and pedestrian flow; and (4) a methodology designed to extract speed statistics from raw GPS data, which handles likely error sources related to both map matching process and temporal classification.

[pt] O Mercado Futuro adquire cada vez mais importância no cenário das Finanças Corporativas mundiais. O interesse principal das empresas neste segmento das finanças é a necessidade de proteção contra a volatilidade dos mercados financeiros. Neste sentido, uma das commodities mais negociadas é o petróleo. A dificuldade em precificar os contratos futuros do barril faz com que muitos modelos sejam criados para demonstrar a evolução dos preços ao longo do tempo. A utilização de processos estocásticos para representar possíveis trajetórias das séries temporais vem alcançando cada vez mais notoriedade, pois incorpora a aleatoriedade nas análises. O presente trabalho pretende testar a eficácia do modelo proposto na previsão do preço dos contratos futuros um passo à frente, ou seja, em estimar o preço para certa data na data imediatamente anterior. Neste sentido, o objetivo do estudo é coerente com o principal objetivo da análise de séries temporais que é construir modelos capazes de realizar previsões. Além disso, será estimado o preço à vista, variável a qual não é observável no mercado, e posteriormente serão confrontados os valores obtidos com uma proxy. O preço do mercado spot possui utilidade para os traders que necessitam obter o valor de um ativo que não é transacionado desta forma em bolsa. As estimativas dos parâmetros dos processos estocásticos serão feitas através de uma ferramenta estatística que passou a ser muito utilizada em modelos financeiros, o Filtro de Kalman. O procedimento consistirá em adotar um modelo de processo estocástico consagrado para uma série de preços de contratos futuros de uma commodity, estimando seus parâmetros e variáveis de estado com o Filtro, utilizando-o para previsão dos preços dos contratos futuros e para estimar o preço à vista, e posteriormente confrontando as estimativas e os valores reais coletados do mercado. Desta forma, se avaliará a capacidade do modelo em se adequar a novas mudanças estruturais na série. As ferramentas serão sempre explicitadas de maneira acessível, demonstrando cada passo tomado e sempre que possível fazendo paralelo com outros conhecimentos mais básicos. / [en] The Future Market is becoming increasingly important in the global scenario of Corporate Finance. The main interest in this segment of finance is the need of being protected against the volatility of financial markets. Accordingly, one of the most traded commodity is oil. Because of difficulty in determine the value of future contracts on oil barrel, many models were created to demonstrate the evolution of their prices over time. The use of stochastic processes to represent possible trajectories of the time series is reaching more and more notoriety because it incorporates the randomness in the analysis. This study seeks to test the effectiveness of the proposed model in predicting the price of future contracts one step ahead, i.e. to estimate the price for a certain date on the preceding date. Consequently, the objective of the study is consistent with the primary objective of time series analysis that is to build models capable of forecasting. Furthermore, it will be estimated the spot price, variable that is not observable in the market, then the values obtained will be faced with a proxy. The spot price is useful for traders who need to obtain the value of an asset that is not transacted in this way at the exchange. Estimates of the parameters of stochastic processes will be made through a statistical tool that has become widely used in financial models, the Kalman filter. The procedure is to adopt well known model of stochastic process for a series of prices of commodity futures contracts, estimating its parameters and state variables with the filter, using it to forecast the prices of future contracts and to estimate the spot price, and later comparing the estimates and the real values collected from the market. Thus, it will be evaluated ability of the model to fit the new structural changes in the time series. The tools will always be explained in an accessible way, demonstrating each step and where possible making parallel with other more basic knowledge.

[pt] A previsão de séries temporais é um assunto de grande importância para diversas áreas, podendo servir como base para planejamento e controle, entre outros. As formas mais comuns de previsão são as pontuais. É arriscado, no entanto, planejadores tomarem decisões unicamente com base em previsões pontuais, pois séries reais são compostas por uma parte aleatória que não pode ser definida por modelagem matemática. Um modo de contornar este problema é realizando previsões intervalares. Estas fornecem informações sobre as incertezas das previsões pontuais, o que auxilia o planejador em suas decisões. Modelos de lógica fuzzy têm sido investigados na literatura de previsão devido a sua capacidade de modelar incertezas. Apesar disso, sistemas de lógica fuzzy Mamdani (MFLS) foram pouco investigados no tema, comparando-se a outros tipos de modelagens fuzzy. Ademais, entende-se que a literatura de previsão intervalar com modelos fuzzy é limitada. Neste contexto, este trabalho propõe um método para construção de previsões intervalares a partir das previsões pontuais do modelo MFLS de tipo-1 (T1 MFLS). O método proposto para construção de previsões intervalares do MFLS é baseado na reamostragem de erros in-sample. O modelo T1 MFLS é construído com uma heurística (para partição do universo de discurso das variáveis do modelo) e com a seleção da entrada do modelo. Previsões pontuais e intervalares são produzidas para séries horárias de carga de energia elétrica. A literatura de modelos fuzzy de previsão é revisada. / [en] Time series forecasting is an important subject for many areas; it can serve as basis for planning and control, among others. The most common type of forecast is the point forecast. It is, nevertheless, risky to make decisions based on point forecasts, considering that real time series are composed by a random part that cannot be exactly defined by mathematical modeling. One way to by-pass this problem is by producing interval forecasts. These provide information about point forecasts reliability, what helps the planner make his decisions. Fuzzy logic models have been investigated in the forecasting literature due to their ability to model uncertainties. In spite of this, Mamdani fuzzy logic systems (MFLS) have been less investigated in this subject than other types of fuzzy modeling approaches. Furthermore, it is understood that the literature of interval forecasting with fuzzy models is very limited. In this context, this work proposes a method for creating interval prediction from point forecasts of a type-1 MFLS (T1 MFLS). The proposed method for interval forecast construction is based on the resampling of in-sample errors. The T1 MFLS model is constructed with a heuristic (that makes the partition of the universe of discourse of the model s variables) and with selection of the model s inputs. Point and interval forecasts are produced for hourly electricity load series. The literature of fuzzy models applied in forecasting is reviewed.

[pt] No Centro Nacional de Operação dos Sistemas - CNOS, órgão da Eletrobrás, encarregado de controlar o sistema elétrico brasileiro, localizado em Brasília, a varredura é feita de 20 em 20s e depois agregada para o minuto. Na transmissão dos dados há muitos erros de medidas acarretando descontinuidades visíveis. Estes erros podem ser causados por problemas na transmissão dos dados ou problema físico da medida em si. O objetivo desta dissertação é a implementação de um sistema que detecte e corrija estas descontinuidades nas séries de carga minuto a minuto do CNOS via Fator de Bayes. / [en] In the National Center for System Operation (CNOS), the Eletrobrás organ which controls the Brazilian electrical system, readings of load demand are taken every 20 seconds, and then integrated over the minute, to provide ninute-to-minute data. These data are then radio- transmitted via satellite. Many errors occur during the reading or the transmission, and so the data series contains many missing values (which appear as discontinuities in the graph of the series). In this paper, we propose a system that detects and corrects automatically these errors in the demand data, by means of a Bayesian approach using the Bayes factor.

A capacidade de prever resultados futuros, ao se analisar uma série de dados, é uma importante ferramenta para o planejamento de qualquer empresa ou indústria. Porém, a literatura oferece muitas opções de ferramentas e modelos estatísticos que permitem obter estas previsões. Cada qual com suas características e recomendações. Dentre estes modelos, destacam-se os modelos de Box e Jenkins, e os modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) - com destaque aos modelos de perceptron de múltiplas camadas (MLP). Estas duas diferentes abordagens são comparadas nesta dissertação com relação a sua capacidade de obter previsões acuradas em séries de dados não lineares quanto a sua média. As abordagens foram comparadas utilizando-se a série mensal do índice de produção física industrial do Estado do Rio Grande do Sul. Bem como a série anual de manchas solares, sendo a segunda utilizada como caso-controle para as comparações, devido ao fato de que as suas propriedades já foram amplamente estudadas. No estudo da série do índice de produção física mensal, os modelos de Box e Jenkins obtiveram melhor rendimento. Na série das manchas solares foram os modelos MLP que se destacaram. Desta forma, não é possível afirmar se alguma das abordagens é superior - tratando-se de séries de dados não lineares quanto a sua média. / The capacity to preview future outcomes on the time series analysis is an important tool for any business and industry planning. However, the literature offers many options on statistical tools and models which allow to obtain these forecasts. Each one with their features and recommendations. 1n these models, the Box and Jenkins and Artificial Neural Networks (ANN) models, with the multilayer perceptron (MLP) highlighted, stand out. These two different approaches are compared in this thesis related to the capacity to obtain accurate forecasts in mean related non-linear time series analysis. These approaches were compared using the monthly physical production index of Rio Grande do Sul time series and the sunspot series, being the second one used as a case-control to the comparisons, due the fact of its properties are already widely studied. 1n the monthly physical production index series study, t,he Box and Jenkins models obtained better efficiency. 1n the sunspot series, the MLP models were highlighted. So, it isn't possible to affirm if any of the approaches is superior, in the case of mean related non-linear time series.

O crescente uso de redes sociais gera quantidades enormes de dados que podem ser empregados em vários tipos de análises. Alguns desses dados têm informação temporal e geográfica, as quais podem ser usadas para posicionar precisamente a informação no tempo e no espaço. Nesse contexto, neste trabalho é proposto um novo método para a análise do volume massivo de mensagens disponível no Twitter, com o objetivo de identificar eventos como programas de TV, mudanças climáticas, desastres e eventos esportivos que estejam ocorrendo em regiões específicas do globo. A abordagem proposta é baseada no uso de uma rede neural para detecção de outliers em séries temporais, as quais são formadas por estatísticas coletadas em tweets localizados em diferentes divisões políticas (i.e., países, cidades). Esses outliers são usados para identificar eventos como um comportamento anormal nos dados Twitter. A efetividade do método é avaliada comparando os eventos identificados com notícias nos meios de comunicação. / The increasing use of social networks generates enormous amounts of data that can be employed for various types of analysis. Some of these data have temporal and geographical information, which can be used to precisely position information in time and space. In this document, a new method is proposed to analyze the massive volume of messages available in Twitter to identify events such as TV shows, climate change, disasters, and sports that are occurring in specific regions of the globe. The proposed approach is based on a neural network used to detect outliers from a time series, which is built upon statistical data from tweets located in different political divisions (i.e., countries, cities). These outliers are used to identify events as an abnormal behavior in Twitter's data. The effectiveness of the method is evaluated by comparing the events identified on the news media.

[pt] A energia eólica é uma das alternativas mais promissoras para geração de energia elétrica, pois assegura a diversidade e segurança no fornecimento de energia e atende à necessidade premente de reduzir os níveis de emissão de gases poluentes. Na operação de sistemas elétricos com forte presença de geração eólica é fundamental prever com pelo menos um dia de antecedência os valores futuros (pelo menos horários) da veloci-dade do vento, pois assim pode-se avaliar a disponibilidade de energia para o próximo dia, uma informação útil no despacho das unidades geradoras e no controle do sistema elétrico. A proposta dessa dissertação objetiva especificamente desenvolver modelos de previsão de curto prazo da velocidade do vento, baseado em técnicas de inteligência artificial, modelo da rede neural artificial e neuro-fuzzy adaptativa (ANFIS) e um mode-lo Estatístico composto por um modelo de regressão harmônica e Box-Jenkins. Para aplicação da metodologia considerou-se o município de São João do Cariri (Estado de Paraíba), onde está localizada uma das estações de referência do projeto SONDA (Sis-tema Nacional de Dados Ambientais para o setor de energia). O desempenho dos mode-los rede neural, neuro-fuzzy (ANFIS) e modelo Estatístico são comparados nas previ-sões de 6 horas, 12 horas, 18 h e 24horas a frente. Os resultados obtidos mostram o me-lhor desempenho da modelagem ANFIS e encorajam novos estudos no tema. / [en] Wind power is one of the most promising options for power generation. It ensures the diversity and security of energy supply and meets the pressing need to reduce the levels of emission of polluting gases. In the operation of electrical systems with a strong presence of wind generation, it is essential to provide at least one day in advance the future values (at least hourly) of wind speed, so that we can assess the availability of energy for the next day, a useful information in the order of the generating units and electrical control system. The purpose of this dissertation aims to develop models spe-cifically to develop models to forecast short-term wind speed, based on artificial intelligence techniques, artificial neural network model and adaptive neuro-fuzzy Systems (ANFIS) and a statistical model composed of a harmonic regression model and Box-Jenkins. For application of the methodology, the city of São João do Cariri (State of Paraíba), where a reference station of SONDA project (National Environmental Data for the energy sector) is located, was considered.To apply the methodology was consi-dered the city of the ray tracing model (State of Paraíba), which is located a station ref-erence design (National Environmental Data for the energy sector). The performance of artificial neural network model and adaptive neuro-fuzzy Systems (ANFIS) and a statis-tical model are compared mixed forecasts of 6 hours, 12 hours, 18hours and 24 hours ahead. The results show the best performance of the ANFIS model and encourage fur-ther studies on the subject.