Orientador: Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-20T08:19:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Genari_HeloiFranciscoGentil_M.pdf: 1362304 bytes, checksum: c4c7788d0595b23a9e9f97011fa6ed8f (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Para cumprir requisitos de segurança, aumentar a vida útil de estruturas e reduzir os custos de manutenção, métodos de detecção de danos e de monitoramento da integridade de estruturas (SHM) têm recebido grande atenção da comunidade científica nas últimas décadas. Neste contexto, várias técnicas diferentes para detecção de danos foram propostas, mas algoritmos eficientes e práticos são ainda temas muito pesquisados. Neste trabalho, estudam-se a métrica cepstral e a métrica por subespaços para a detecção de danos. Essas métricas calculam a distância entre dois modelos autorregressivos (AR). A distância entre os modelos AR, derivados a partir das séries temporais dos sinais de vibrações das estruturas com e sem danos utilizando identificação por subespaços, deve ser correlacionada com a informação do dano, incluindo sua severidade e localização. Assim, as distâncias calculadas utilizando-se as métricas são consideradas indicadores de danos. Para validar os dois indicadores, dois experimentos foram realizados. O primeiro consistiu em três vigas similares de alumínio, uma íntegra e duas contendo falhas simuladas que, juntamente com duas massas de 2.5g e 8.5g, simularam quatro danos diferentes. No segundo experimento, foi utilizada uma placa de alumínio retangular e, com o auxílio de massas de 2.5g, 8.5g e 20g, foram simulados cinco danos com diferentes severidades e localizações. Os resultados dos experimentos indicaram que o cálculo das distâncias entre os modelos AR são eficientes para detecção, análise de severidade e localização de danos / Abstract: To satisfy security requirements, extend life cycle of structures and reduce maintenance costs, damage detection techniques and structural health monitoring (SHM) have received great attention from the scientific community in the last decades. In this context, several different techniques for damage detection have been proposed, but efficient and practical algorithms are yet a major research theme. Cepstral metric and subspace metric for damage detection are studied in this work. These metrics compute the distance between two auto-regressive (AR) models, derived from times series of vibration signals from structures with and without damage, and it should be correlated with information of the damage, including damage location and severity. Thus, the distances calculated using these metrics are considered damage indicators. To validate both indicators, two experiments were performed. The first one consisted of three similar beams, a healthy one and two with simulated damages, which, together with two masses of 2.5g e 8.5g, simulated four different damages. In the second experiment, it was used an rectangular aluminum plate with aid of three masses of 2.5g, 8.5g and 20g to simulate five damages with different severities and locations. The results of experiments indicated that the calculation of distances between AR models are effective for the detection, analysis of severity and location of damages / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Antonio Batocchio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-20T08:27:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Casula_HenriqueCury_M.pdf: 1869496 bytes, checksum: 0ebc9d261c898a9363cb007fa72f0bef (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A previsibilidade é uma importante ferramenta que os tomadores de decisão buscam nas suas escolhas. Entende-se a tomada de decisão como o processo de identificação de um problema ou de uma oportunidade e a seleção de uma linha de ação para resolvê-la ou de alteração dos objetivos e metas a fim de superá-las. Visando o auxilio a decisões de dimensionamento da cadeia de suprimentos será apresentado um estudo de caso de aplicação de modelos estatísticos em séries temporais para gerar cenários futuros, os riscos inerentes e os erros de previsão. Os dados matemáticos foram ajustados com os especialistas da empresa em estudo que acrescentaram informações não presentes nas séries temporais, como informações de mercado, gerando assim a previsão fim para as decisões. O trabalho foi aplicado em uma manufatura para o auxilio no dimensionamento do seu centro de distribuição para comportar o crescimento de longo prazo / Abstract: Predictability is an important tool for decision makers in their choices. The decision-making is the process of identifying a problem or an opportunity and the selection of a course of action to solve it or change the goals and objectives in order to overcome them. In order to help of design decisions in the supply chain will be presented to the application of statistical models in time series to generate future scenarios, the risks and the forecast errors. The mathematical data were fitted with the company's experts added information not present in time series, such as market information, thereby generating the prediction order for decisions. The method was applied in a manufacturing to design your distribution center to accommodate the long-term growth / Mestrado / Materiais e Processos de Fabricação / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientadores: Fernando Antonio Campos Gomide, Rosangela Ballini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T17:20:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maciel_LeandrodosSantos_M.pdf: 2052895 bytes, checksum: a88ae55ebe5e6a0ea1053d3c5aef5f66 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional para a estimação e previsão da estrutura a termo das taxas de juros, com base em dados dos mercados de renda fixa dos Estados Unidos e Brasil. Para o problema de estimação da curva de juros, as técnicas de computação evolucionária, Algoritmos Genéticos, Evolução Diferencial e Estratégias Evolutivas, foram comparadas com abordagens tradicionais da literatura, como mínimos quadrados não-lineares e programação quadrática sequencial. A motivação da aplicação de técnicas de computação evolucionária no problema de estimação da estrutura a termo busca superar limitações como não-convergência e elevada instabilidade dos parâmetros à inicialização. Além disso, recentemente, a literatura tem apontado o elevado desempenho dos algoritmos genéticos em problemas de modelagem da curva de rendimentos. Outra contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo nebuloso evolutivo de aprendizado participativo estendido, denominado ePL+, que inclui em sua versão original, ePL, mecanismos para aumentar sua autonomia e adaptabilidade na modelagem de sistemas complexos. Dessa forma, o modelo ePL+ e outros modelos nebulosos funcionais evolutivos foram avaliados na questão da previsão das taxas futuras de juros, em contraposição com modelos econométricos baseados em processos autoregressivos e modelos de redes neurais artificiais multi-camadas, uma vez que a evolução das taxas de juros apresenta uma dinâmica altamente não-linear e variante no tempo, justificando a ideia de modelagem adaptativa. O desempenho dos métodos considerados foi avaliado em termos de métricas de erro, complexidade computacional e por meio de testes estatísticos paramétricos e não-paramétricos, MGN e SIGN, respectivamente. Os resultados evidenciaram o elevado potencial dos modelos de inteligência computacional na estimação e previsão da estrutura a termo em ambas economias consideradas, constatado pelo melhor desempenho, em termos de ajuste e significância estatística, em relação às técnicas de otimização de parâmetros e econométricas mais utilizadas na literatura / Abstract: This work proposes the term structure of interest rates modeling and forecasting using computational intelligence techniques, based on data from the US and Brazilian fixed income markets. The yield curve modeling includes the use of some evolutionary computation methods like Genetic Algorithms, Differential Evolution and Evolution Strategies in comparison with traditional optimization techniques such as nonlinear least squares and sequential quadratic programming. The motivation behind the use of evolutionary computation to yield curve estimation aims to overcome limitations like non-convergence and high parameters instability to initialization. Moreover, recently, the literature has been shown the higher performance of genetic algorithms in yield curve modeling problems. This work also contributes by developing an extended participatory learning fuzzy model, called ePL+, which includes on its original version, ePL, mechanisms to improve its autonomy and adaptability in complex systems modeling. Therefore, the ePL+ model and some evolving functional fuzzy approaches were evaluated in the future interest rates forecasting, as opposed to econometric models based on autoregressive processes and multilayer artificial neural networks methodologies, since interest rates evolution shows a high non-linear dynamics and also time-varying, justifying the idea of adaptive modeling. Models' performance were compared in terms of error measures, computational complexity and by parametric and non-parametric statistical tests, MGN and SIGN, respectively. The results reveal the high potential of computational intelligence methods to deal with the term structure modeling and forecasting for both economies considered, as pointed out by their adjustment and statistical superior performance then traditional optimization and econometrics techniques reported in the literature / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Ricardo Guedes (ricardobbgg@gmail.com) on 2013-01-16T03:10:17Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 832861 bytes, checksum: 53474ad22711938d64bf30b48c8d9ead (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-01-29T12:48:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 832861 bytes, checksum: 53474ad22711938d64bf30b48c8d9ead (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-29T12:58:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 832861 bytes, checksum: 53474ad22711938d64bf30b48c8d9ead (MD5) Previous issue date: 2010-11-03 / The inclusion of higher moments in CAPM has been discussed in recent decades. This work performs an empirical test of the model extended to the third and fourth moments, in which the skewness and kurtosis are also priced. This test was based on Generalized Method of Moments (GMM) procedures, in which all the moment conditions derived from the theoretical model. The data used were the daily returns of the most liquid Brazilian stocks between 2004 and 2006. / A inclusão de momentos superiores no apreçamento de ativos do modelo CAPM vem sendo bastante discutido nas últimas décadas. Esse trabalho realiza um teste empírico para o modelo CAPM estendido para os 3o e 4o momentos, no qual as assimetrias e curtoses dos ativos também são apreçadas. O teste foi realizado utilizando o Método Generalizado dos Momentos (MGM), em que todas as condições de momento derivam do modelo teórico. Os dados utilizados foram os retornos diários das ações mais negociadas na Bovespa entre 2004 e 2006.

Submitted by Pedro Bogado (pedrobogado@gmail.com) on 2013-01-10T14:13:41Z No. of bitstreams: 1 PedroBogado_final.pdf: 351157 bytes, checksum: 8e8aaaca8adbafbbe0148af641564a29 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-01-29T16:26:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PedroBogado_final.pdf: 351157 bytes, checksum: 8e8aaaca8adbafbbe0148af641564a29 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-29T16:28:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PedroBogado_final.pdf: 351157 bytes, checksum: 8e8aaaca8adbafbbe0148af641564a29 (MD5) Previous issue date: 2010-11-03 / The identification problem of supply and demand equations for testing the bank lending channel has been discussed in recent decades. This work evaluates the identification strategy carried out in a VECM setting to determine if there is empirical evidence of a bank lending channel in the transmission of monetary policy in Brazil. Monthly aggregate data was used for the period 2001 through 2010. / O problema da identificação de equações de oferta e demanda de crédito para verificação da existência do canal de crédito tem sido sendo bastante discutido nas últimas décadas. Este trabalho avalia a estratégia de identificação via estimação de um modelo de um Modelo Vetorial de Correção de Erros para determinar a relevância do canal de crédito no Brasil. Foram utilizados dados agregados mensais compreendendo o período de 2001 até 2010.

Submitted by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-02-14T11:32:36Z No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) / Approved for entry into archive by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-02-14T11:44:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-14T12:08:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) Previous issue date: 2012-12-20 / The thesis at hand adds to the existing literature by investigating the relationship between economic growth and outward foreign direct investments (OFDI) on a set of 16 emerging countries. Two different econometric techniques are employed: a panel data regression analysis and a time-series causality analysis. Results from the regression analysis indicate a positive and significant correlation between OFDI and economic growth. Additionally, the coefficient for the OFDI variable is robust in the sense specified by the Extreme Bound Analysis (EBA). On the other hand, the findings of the causality analysis are particularly heterogeneous. The vector autoregression (VAR) and the vector error correction model (VECM) approaches identify unidirectional Granger causality running either from OFDI to GDP or from GDP to OFDI in six countries. In four economies causality among the two variables is bidirectional, whereas in five countries no causality relationship between OFDI and GDP seems to be present.

Submitted by Marcos Pereira (marcoshenriquerios@gmail.com) on 2013-09-18T23:42:13Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Marcos_Rios_final.pdf: 3400230 bytes, checksum: 55e2f8c2e2c24851639db9e8bda17832 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-19T15:26:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Marcos_Rios_final.pdf: 3400230 bytes, checksum: 55e2f8c2e2c24851639db9e8bda17832 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-19T15:30:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Marcos_Rios_final.pdf: 3400230 bytes, checksum: 55e2f8c2e2c24851639db9e8bda17832 (MD5) Previous issue date: 2013-08-27 / Esta dissertação pretende discutir a provisão de sinistros do tipo IBNR, bem como qual a melhor forma de estimar estas provisões. Para tanto, serão utilizados dados reais de uma grande seguradora Brasileira para um produto de seguro de um ramo Não Vida. Serão utilizados no cálculo o clássico método Chain Ladder e em contrapartida um modelo de Espaço de Estados e Filtro de Kalman, discutindo as flexibilidades, vantagens e desvantagens de se utilizar tal metodologia. / This master thesis discusses the claims reserve of the IBNR type, as well as the best way to estimate these provisions. For this purpose will be used the real data from a large Brazilian insurer for an insurance product from a non-life business. Will be used in calculating the classic Chain Ladder method and against this a State Space model and Kalman Filter, discussing the flexibilities, advantages and disadvantages of use such methodology.

Submitted by Elisa Mussumeci (elisamussumeci@gmail.com) on 2018-05-29T18:53:58Z No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2018-05-29T19:15:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-14T19:45:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) Previous issue date: 2018-04-12 / We used the Infodengue database of incidence and weather time-series, to train predictive models for the weekly number of cases of dengue in 790 cities of Brazil. To overcome a limitation in the length of time-series available to train the model, we proposed using the time series of epidemiologically similar cities as predictors for the incidence of each city. As Machine Learning-based forecasting models have been used in recent years with reasonable success, in this work we compare three machine learning models: Random Forest, lasso and Long-short term memory neural network in their forecasting performance for all cities monitored by the Infodengue Project.

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T08:49:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Giesbrecht_Mateus_D.pdf: 4188992 bytes, checksum: a2d91ff20132430d1389b8cd758b80bc (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Nesta tese é descrito como alguns problemas relacionados à identificação de sistemas discretos multivariáveis, à realização de séries temporais discretas multivariáveis e à modelagem de séries temporais discretas multivariáveis, podem ser formulados como problemas de otimização. Além da formulação dos problemas de otimização, nesta tese também são apresentadas algumas propostas imuno-inspiradas para a solução de cada um dos problemas, assim como os resultados e conclusões da aplicação dos métodos propostos. Os métodos aqui propostos apresentam resultados e performance melhores que aqueles obtidos por métodos conhecidos para solução dos problemas estudados, e podem ser aplicados em problemas cujas condições não sejam favoráveis para aplicação dos métodos conhecidos na literatura / Abstract: In this thesis it is described how some problems related to multivariable system identification, multivariable time series realization and multivariable time series modeling, can be formulated as optimization problems. Additionally, in this thesis some immune-inspired methods to solve each problem are also shown, and also the results and conclusions resultant from the application of the proposed methods. The performance and the results obtained with the methods here proposed are better than the results produced by known methods to solve the studied problems and can be applied even if the problem conditions are not suitable to the methods presented in the literature / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

This thesis presents a study on time series analysis, which was conducted based on the following hypothesis: time series influenced by additive noise can be decomposed into stochastic and deterministic components in which individual models permit obtaining a hybrid one that improves accuracy. This hypothesis was confirmed in two steps. In the first one, we developed a formal analysis using the Nyquist-Shannon sampling theorem, proving Intrinsic Mode Functions (IMFs) extracted from the Empirical Mode Decomposition (EMD) method can be combined, according to their frequency intensities, to form stochastic and deterministic components. Considering this proof, we designed two approaches to decompose time series, which were evaluated in synthetic and real-world scenarios. Experimental results confirmed the importance of decomposing time series and individually modeling the deterministic and stochastic components, proving the second part of our hypothesis. Furthermore, we noticed the individual analysis of both components plays an important role in detecting patterns and extracting implicit information from time series. In addition to these approaches, this thesis also presents two new measurements. The first one is used to evaluate the accuracy of time series modeling in forecasting observations. This measurement was motivated by the fact that existing measurements only consider the perfect match between expected and predicted values. This new measurement overcomes this issue by also analyzing the global time series behavior. The second measurement presented important results to assess the influence of the deterministic and stochastic components on time series observations, supporting the decomposition process. Finally, this thesis also presents a Systematic Literature Review, which collected important information on related work, and two new methods to produce surrogate data, which permit investigating the presence of linear and nonlinear Gaussian processes in time series, irrespective of the influence of nonstationary behavior / Esta tese apresenta um estudo sobre análise de séries temporais, a qual foi conduzida baseada na seguinte hipótese: séries temporais influenciadas por ruído aditivo podem ser decompostas em componentes estocásticos e determinísticos que ao serem modelados individualmente permitem obter um modelo híbrido de maior acurácia. Essa hipótese foi confirmada em duas etapas. Na primeira, desenvolveu-se uma análise formal usando o teorema de amostragem proposto por Nyquist-Shannon, provando que IMFs (Intrinsic Mode Functions) extraídas pelo método EMD (Empirical Mode Decomposition) podem ser combinadas de acordo com suas intensidades de frequência para formar os componentes estocásticos e determinísticos. Considerando essa prova, duas abordagens de decomposição de séries foram desenvolvidas e avaliadas em aplicações sintéticas e reais. Resultados experimentais confirmaram a importância de decompor séries temporais e modelar seus componentes estocásticos e determinísticos, provando a segunda parte da hipótese. Além disso, notou-se que a análise individual desses componentes possibilita detectar padrões e extrair importantes informações implícitas em séries temporais. Essa tese apresenta ainda duas novas medidas. A primeira é usada para avaliar a acurácia de modelos utilizados para predizer observações. A principal vantagem dessa medida em relação às existentes é a possibilidade de avaliar os valores individuais de predição e o comportamento global entre as observações preditas e experadas. A segunda medida permite avaliar a influência dos componentes estocásticos e determinísticos sobre as séries temporais. Finalmente, essa tese apresenta ainda resultados obtidos por meio de uma revisão sistemática da literatura, a qual coletou importantes trabalhos relacionados, e dois novos métodos para geração de dados substitutos, permitindo investigar a presença de processos Gaussianos lineares e não-lineares, independente da influência de comportamento não-estacionário