FERREIRA, L. K. R. Análise comprativa do desempenho de índices de seca aplicados à região do Alto Jaguaribe - Ceará. 2016. 84 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2016-10-27T14:01:50Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_lkrferreira.pdf: 3397519 bytes, checksum: 037f231dbbbc9fe303a44281dbab35da (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-11-17T13:05:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_lkrferreira.pdf: 3397519 bytes, checksum: 037f231dbbbc9fe303a44281dbab35da (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-17T13:05:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_lkrferreira.pdf: 3397519 bytes, checksum: 037f231dbbbc9fe303a44281dbab35da (MD5) Previous issue date: 2016-08-24 / Drought is a natural phenomenon that can bring immeasurable consequences to activities human, mainly because it is a lasting phenomenon, without beginning and end certain. In this context, several scholars have been trying to get means for the determination and forecast drought, based on the measurement data, namely precipitation, humidity soil, air humidity, among others. In the context of Ceará, where drought is a phenomenon well this in view that this is a semi-arid region and have low rainfall and high evaporation rates, a sub-basin was chosen, the high Jaguaribe, to present many Concise data and representing the first sub-basin covered by the river Jaguaribe, which is a representative river to the state. A literature review was conducted for the choice of more applicable indices to climatic characteristics of the region, namely: Severity Index Herbst (HSI) and Dry Index Bhalme and Mooley (BMDI), applied to the entire historical series two rainfall stations distributed in the sub-basin. The results obtained were compared to their performance indices applied to a smaller series, to evaluate the feasibility of using these indexes in regions with poor data. The index that best set for two data sets was the HSI. / A seca é um fenômeno natural que pode trazer consequências imensuráveis às atividades humanas, principalmente por ser um fenômeno duradouro e sem início e fim determinados. Nesse contexto, diversos estudiosos vêm tentando obter meios que possibilitem a determinação e previsão de secas, com base na medição de dados, sendo eles de precipitação, umidade do solo, umidade do ar, entre outros. No contexto do Ceará, onde a seca é um fenômeno bem presente, tendo em vista ser essa uma região semiárida e apresentar baixa precipitação e altos índices de evaporação, uma sub-bacia foi escolhida, a do alto Jaguaribe, por apresentar muitos dados concisos e por representar a primeira sub-bacia percorrida pelo rio Jaguaribe, que é um rio representativo para o estado. Uma revisão bibliográfica foi realizada para a escolha dos índices mais aplicáveis às características climáticas da região, a saber: Índice de Severidade de Herbst (HSI) e Índice de Seca de Bhalme e Mooley (BMDI), aplicados à série histórica inteira de dois postos pluviométricos distribuídos na sub-bacia. Os resultados obtidos foram comparados com o desempenho dos mesmos índices aplicados a uma série menor, para avaliar a viabilidade do uso desses índices em regiões com escassez de dados. O índice que melhor se ajustou para os dois conjuntos de dados foi o de HSI.

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computaçã / Made available in DSpace on 2018-07-21T11:11:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ota_Rissa_M.pdf: 3729508 bytes, checksum: 4518d0c22bb71b17e856d1bdf00226e6 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho são discutidos alguns tipos de valores aberrantes (denotado nesse trabalho por outlier) mais citados na literatura de séries temporais e os efeitos que eles podem causar na identificação, estimação e previsão dos modelos, mostrando assim a importância em detectá-los. Nos primeiros dois capítulos são apresentados os modelos de outliers e alguns testes de detecção existentes na literatura. O Capítulo 3 é dedicado ao estudo dos efeitos dos outliers nas estimações, identificações e previsões. No Capítulo 4 são apresentados os efeitos dos outliers presentes nas últimas observações na previsão de valores agregados, comparando os efeitos nas previsões calculadas através de modelos desagregados e agregados. No estudo são considerados os casos de modelos conhecido e desconhecido, sendo este último realizado através de simulações. De um modo geral, a previsão através de modelo agregado, na presença de outlier aditivo (AO), é menos afetada do que a previsão pelo modelo desagregado. Quando um outlier de inovação (IO) está presente na série a previsão pelo modelo agregado é geralmente mais afetada. Isto era esperado porque no caso de modelos conhecidos o IO não tem efeito nas previsões do modelo desagregado. São também realizados estudos para verificar o efeito dos testes usuais de detecção de outlier na previsão, mostrando que, embora na maioria dos casos a utilização dos testes diminuam os vícios de previsão devido aos outliers, em alguns casos eles aumentam o erro quadrático médio de previsão. Isto ocorre principalmente na presença de dois IOs, de sinais trocados, devido à incorreta detecção dos outliers, na posição e/ou tipo. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-22T06:26:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ZevallosHerencia_MauricioEnrique_M.pdf: 5088188 bytes, checksum: b39111251d3789bf1418c906023717cd (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Entre os modelos utilizados para modelar a volatilidade apresentada pelos retornos das séries financeiras, dois dos mais estudados na literatura são os modelos ARCH e de Variância Estocástica. Ambos dos modelos são capazes de reproduzir teoricamente as características empíricas observadas nos retornos das séries financeiras, mas fazem distinção quanto ao tratamento da volatilidade. Nos modelos ARCH considerada como observável e nos modelos de Variância Estocástica como não-observável. Por sua vez, nos modelos ARCH, um dos modelos mais utilizados é o GARCH(1,l), o qual apresenta em alguns casos, características semelhantes ao modelo de Variância Estocástica AR(l)-SV estacionário. O objetivo básico desta dissertação é fazer uma comparação dos modelos ARCH e de Variância Estocástica em termos das estimativas de volatilidade e da previsão da volatilidade um-passo à frente. No Capítulo 1 são apresentadas as idéias básicas e a nomenclatura. O Capítulo 2 está dedicado ao estudo das características empíricas das séries de retornos dos ativos da TELEBRÁS e da taxa de câmbio marco alemão com relação ao dólar norte-americano, que serão analisadas nesta dissertação, dando ênfase à não-linearidade apresentada pelos retornos. Nos capítulos 3 e 4 são apresentados os modelos ARCH e Variância Estocástica, suas principais propriedades e métodos para estimação, teste de hipóteses, diagnóstico e previsão. Finalmente, no Capítulo 5 realizamos a comparação dos modelos ARCH e Variância Estocástica utilizando as séries financeiras mencionadas e, adicionalmente, para os modelos GARCH(1,l) e AR(1)-SV através de simulações. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: f. 97-105 / Vários são os problemas que têm sido tratados pela bioinformática, entre estes, se destaca a predição de funções biológicas de proteínas. A complexidade deste tipo de aplicação vem da própria estrutura de organização da proteína que descreve estas funções / There are several problems that have been dealt with bioinformatics. Among them is the prediction of biological functions proteins. The complexity of this type of application comes from the protein?s organization structure that describe these functions us

Orientador: Dalton Soares Arantes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T08:31:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hirchoren_GustavoAbraham_D.pdf: 3414722 bytes, checksum: fcbbd2c924346db85ed39d13c9c123e1 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: O objetivo deste trabalho é o estudo de técnicas ótimas e sub-ótimas, no sentido quadrático médio, para a caracterização estatística de processos auto-similares, visando aplicações em redes de faixa larga. Especificamente, o trabalho aborda métodos ótimos e sub-ótimos de predição e estimação de parâmetros para processos Brownianos Fracionários (fBm) não estacionários, que têm sido considerados os mais representativos na modelagem de processos com dependência de longo prazo. Preditores ótimos variantes no tempo para processos fBm discretos são obtidos, e sua aplicação no controle, gerenciamento e policiamento de tráfego é discutida. Demonstra-se que uma técnica de baixa complexidade pode ser obtida para o cômputo da transformada wavelet sequencial, que pode ser utilizada com vantagem na estimação dos parâmetros do fBm. O problema do policiamento de tráfego em redes ATM é estudado à luz das características de dependência de longo prazo dos processos auto-similares. Para isso, estuda-se o comportamento do algoritmo "leaky bucket" para o policiamento de tráfego e as possíveis vantagens do uso de algoritmos ótimos para processos auto-similares. Neste caso, desenvolve-se uma técnica baseada em filtros de Kalman para a estimação dos parâmetros mais relevantes para o policiamento de tráfego / Abstract: The objective of this work is the study of optimal and suboptimal techniques, in the meansquare sense, for the statistical characterization of self-similar processes, with applications to broadband networks. Specifically, the work is about optimal and suboptimal methods of prediction and estimation of parameters for fractional Brownian motions (fBm), a class of nonstationary processes that have been considered for long-range dependent processes modeling. Time-variant optimal predictors for discrete fBm processes are obtained and their applications in traffic control, management and policy are discussed. It is demonstrated that a technique of low complexity can be obtained for the computation of sequential wavelet transform, that can be used with advantages in estimation of fBm parameters. The problem of traffic policing in ATM networks is studied on the basis of the characteristics of the long-range dependence of self-similar processes. The leaky bucket algorithm for traffic policing is discussed and the possible advantages of using an optimal algorithm for self-similar processes are studied. In this case, a technique based on Kalman filters is presented for the estimation of the relevant parameters for traffic policing / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador : Aluisio Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-02T06:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 El-Dash_NealeAhmed._M.pdf: 2575997 bytes, checksum: 088bd55723061fd5478c77bdc1e8eedf (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado / Mestre em Estatística

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 109-121 / A modelagem de sistemas dinâmicos não-lineares que usam sistemas nebulosos tem sido cada vez mais reconhecida como um paradigma da previsão de séries temporais. Modelar um sistema por meio de um sistema nebuloso engloba um conjunto de regras nebulosas e d / The modeling of nonlinear dynamical systems that uses fuzzy systems has been increasingly recognized as paradigm of time series forecast. Modeling a system through a fuzzy system comprises a set of fuzzy rules and membership functions. In this dissertatio

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

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-14T12:47:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedesNeuraisMultiplas.pdf: 819108 bytes, checksum: 5c3f04639de4009299a8110144494e86 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2016-12-15T12:20:06Z (GMT) / Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-20T13:08:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedesNeuraisMultiplas.pdf: 819108 bytes, checksum: 5c3f04639de4009299a8110144494e86 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2016-12-20T17:01:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedesNeuraisMultiplas.pdf: 819108 bytes, checksum: 5c3f04639de4009299a8110144494e86 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-20T17:01:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedesNeuraisMultiplas.pdf: 819108 bytes, checksum: 5c3f04639de4009299a8110144494e86 (MD5) Previous issue date: 2007-05-14 / FANC - Fundação Amazônica de Apoio a Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico André Nunes Coelho / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho discutem-se técnicas de aperfeiçoamento das estimativas dos parâmetros dinâmicos de modelos representativos de Sistemas de Um Grau de Liberdade (S1GL) e Sistema de Múltiplos Graus de Liberdade (SMGL) de estruturas flexíveis. As avaliações referem-se aos métodos que utilizam a Função Resposta em Freqüência (FRF) obtida mediante medições da resposta ao impulso de uma estrutura flexível. Utiliza-se como hipótese de trabalho o pressuposto de que o modelo subjacente possui adequação para uma descrição precisa do sistema. Portanto, um bom método de obtenção experimental da FRF deve levar a uma concordância significativa entre a FRF prevista pela teoria e a FRF obtida experimentalmente. No presente trabalho investiga-se o ganho em qualidade obtido com o aumento virtual do tempo de aquisição (previsão de valores futuros). Na realização desta estratégia faz-se uso de Previsores Não Lineares baseados em Redes Neurais de Múltiplas Camadas (RNMC). Para comparação de desempenho do Previsor Neural, utilizam-se Previsores Lineares (modelos ARX e ARMAX). Os resultados obtidos neste estudo sugerem a viabilidade do uso de redes RNMC para melhoria da estimativa de parâmetros de estruturas flexíveis. / This work presents techniques to improve the dynamics parameters estimation of Single Degree of Freedom (SDOF) and Multiple Degree of Freedom (MDOF) models characteristic from flexible structures. The analyses are referred to the method that uses the Frequency Response Function (FRF) obtained from the impulse response of the flexible structure. We use for assumption that the considered models are convenient for a suitable description of the system. Thus, an experimental good method of obtaining the FRF should produce a significant accordance between the theoretical and the experimental FRF. The improvement in increasing the acquisition time artificially (forecasting) is analyzed by using a Multilayer Neural Network (MNN) model. The performance of neural forecaster is compared with results obtained using ARX and ARMAX models. The obtained results in this research, suggest the viability to use the MNN.

A engenharia é um campo muito rico e vasto em problemas. Mesmo considerando-se apenas o ramo da engenharia estrutural, a quantidade e a variabilidade de problemas continuam sendo muito grande. O aumento da capacidade computacional proporcionou, nos últimos anos, o desenvolvimento de métodos mais complexos e robustos (métodos estocásticos) para resolução de problemas na área de estruturas passando a considerar incerteza. A incerteza pode ser devido à aleatoriedade das propriedades materiais, condições de apoio e carregamento. Muitos dos métodos estocásticos são baseados na simulação de Monte-Carlo, no entanto o método de Monte-Carlo direto possui custo computacional elevado. Visando o desenvolvimento de novas metodologias para resolução de problemas da área de estruturas, neste trabalho de tese apresentam-se três novas metodologias aplicadas a problemas estocásticos de flexão de placas, caracterizando assim a contribuição científica da tese. Estas metodologias, denominadas de Monte Carlo-Neumann, com ajuste no limitante; Monte Carlo-Neumann, mista 1 e Monte Carlo-Neumann, mista 2, utilizam a série de Neumann associada ao método de Monte-Carlo. Para verificar a eficiência quanto a precisão e ao tempo computacional, as metodologias foram aplicadas em problemas estocásticos de flexão de Placas de Kirchhoff em bases de Winkler e de Pasternak, considerando-se aleatoriedade sobre a rigidez da placa e sobre os coeficientes de rigidez da base de apoio. / Engineering is a very rich and wide field in problems. Even considering just structural engineering branch, the amount and variability of problems remains very large. The increase of computational capacity provided development of complex and robust methods to solve structural problems consi- dering uncertainty. Uncertainty may be due to material property randomness, support conditions and load. Many of stochastic methods are based on Monte-Carlo simulation, however Monte-Carlo direct method has high computation cost. Aiming the development of new methodologies for solving problems of the structures area, this thesis presents three new methodologies applied to plates stochastic bending problems, characterizing the scientific contribution of the thesis. These methodologies, named Monte Carlo-Neumann λ and Monte Carlo-Neumann, with quotas establishment, Monte Carlo-Neumann, with adjustment in limiting, Monte Carlo-Neumann, mixed 1 and Monte Carlo-Neumann, mixed 2, both based on Neumann series, were applied to stochastic problems of flexion of Kirchhoff plates on Winkler and Pasternak bases, considering uncertainty about plate stiffness and stiffness coefficient of the support base.