Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3603.pdf: 602959 bytes, checksum: 3078931e73ff3d01b4122cbac2c7f0a0 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, the aim was to analyze in the classic and bayesian context, the GARMA model with three different continuous distributions: Gaussian, Inverse Gaussian and Gamma. We analyzed the performance and the goodness of fit of the three models, as well as the performance of the coverage percentile. In the classic analyze we consider the maximum likelihood estimator and by simulation study, we verified the consistency, the bias and de mean square error of the models. To the bayesian approach we proposed a non-informative prior distribution for the parameters of the model, resulting in a posterior distribution, which we found the bayesian estimatives for the parameters. This study still was not found in the literature. So, we can observe that the bayesian inference showed a good quality in the analysis of the serie, which can be comprove with the last section of this work. This, consist in the analyze of a real data set corresponding in the rate of tuberculosis cases in metropolitan area of Sao Paulo. The results show that, either the classical and bayesian approach, are good alternatives to describe the behavior of the real time serie. / Neste trabalho, o objetivo foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o modelo GARMA com três distribuições contínuas: Gaussiana (Normal), Inversa Gaussiana e Gama, e também o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura para eles. Para o estudo clássico foi considerado os estimadores de máxima verossimilhança e por meio de simulação verificou-se a consistência, o viés e o erro quadrático médio dos mesmos. Para a abordagem bayesiana é proposta uma distribuição a priori não informativa para os parâmetros dos modelos resultando em uma distribuição a posteriori, o qual a partir daí pode-se encontrar as estimativas bayesianas para os parâmetros, sendo que este estudo ainda não foi encontrado na literatura. Com isso pode-se observar que a inferência bayesiana mostrou boa eficiência no processo de análise da série, o que pode ser comprovado também com a última etapa do trabalho. Esta, consiste na análise de um conjunto de dados reais correspondente a taxa de casos de tuberculose na região metropolitana de São Paulo. Os resultados mostram que, tanto o estudo clássico quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5213.pdf: 2943691 bytes, checksum: 6d301fea12ee3950f36c4359dd4a627e (MD5) Previous issue date: 2013-04-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / The aim of this study was to investigate the monthly amount of unfavourable days to pollutant dispersion in the atmosphere on the metropolitan region of S ão Paulo (RMSP). It was considered two data sets derived from the air quality monitoring on the RMSP: (1) monthly observations of the times series of annual period and (2) monthly observations of the times series of period form May to September. It was used two classes of models: the Vector Autoregressive models (VAR) and Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). The techniques presented in this dissertation was focus in: VAR class had emphasis on modelling stationary time series; and GAMLSS class had emphasis on models for count data, like Delaporte (DEL), Negative Binomial type I (NBI), Negative Binomial type II (NBII), Poisson (PO), inflated Poisson Zeros (ZIP), Inverse Poisson Gaussian (PIG) and Sichel (SI). The VAR was used only for the data set (1) obtaining a good prediction of the monthly amount of unfavourable days, although the adjustment had presented relatively large residues. The GAMLSS were used in both data sets, and the NBII model had good performance to data set (1), and ZIP model for data set (2). Also, it was made a simulation study to better understanding of the GAMLSS class for count data. The data were generated from three different Negative Binomial distributions. The results shows that the models NBI, NBII, and PIG adjusted well the data generated. The statistic techniques used in this dissertation was important to describe and understand the air quality problem. / O objetivo deste trabalho foi investigar a quantidade mensal de dias desfavoráveis à dispersão de poluentes na atmosfera da região metropolitana de São Paulo (RMSP). Foram considerados dois conjuntos de dados provenientes do monitoramento da qualidade do ar da RMSP: (1) um contendo observações mensais das séries temporais do período anual e (2) outro contendo observações mensais das séries temporais do período de maio a setembro. Foram utilizadas duas classes de modelos: os Modelos Vetoriais Autorregressivos (VAR) e os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS), ressaltando que as técnicas apresentadas nessa dissertação da classe VAR têm ênfase na modelagem de séries temporais estacionárias e as da classe GAMLSS têm ênfase nos modelos para dados de contagem, sendo eles: Delaporte (DEL), Binomial Negativa tipo I (NBI), Binomial Negativa tipo II (NBII), Poisson (PO), Poisson Inflacionada de Zeros (ZIP), Poisson Inversa Gaussiana (PIG) e Sichel (SI). O modelo VAR foi utilizado apenas para o conjunto de dados (1), obtendo uma boa previsão da quantidade mensal de dias desfavoráveis, apesar do ajuste ter apresentado resíduos relativamente grandes. Os GAMLSS foram utilizados em ambos conjuntos de dados, sendo que os modelos NBII e ZIP melhor se ajustaram aos conjuntos de dados (1) e (2) respectivamente. Além disso, realizou-se um estudo de simulação para compreender melhor os GAMLSS investigados. Os dados foram gerados de três diferentes distribuições Binomiais Negativas. Os resultados obtidos mostraram que, tanto os modelos NBI e NBII como o modelo PIG, ajustaram bem os dados gerados. As técnicas estatísticas utilizadas nessa dissertação foram importantes para descrever e compreender o problema da qualidade do ar.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4845.pdf: 2916613 bytes, checksum: aa64366fdbe9befa8f14547fa4545763 (MD5) Previous issue date: 2012-08-18 / Multi-Electrode Array, MEA, was developed more than thirty years ago. This planar device of multiple microelectrodes has been used to detect local electric potential variations created by the ion movement through the protein channels that traverses the cell membranes in the near neighborhood. MEA offers the possibility of non invasive registering of the cell and their network s activities, allowing to know how the neurons start to connect through the synapses forming a network and generating spontaneous electrophysiological activities. In order to understand the neural network dynamics in face of the spontaneous activities and its evolution in dissociated hippocampal cell cultures, important properties in the synaptic plasticity, in this work it is proposed the analysis of the evolution and modeling of the hippocampal cell cultures in MEA using the theory of Partial Directed Coherence and Complex Networks. There were used the electrophysiological records obtained using MEA60 System, of the dissociated neurons of 18 days old Wistar rat embyo, in an experiment denoted as 371, realized at the University of Genoa, Italy. As the results obtained using the Partial Directed Coherence approach, it was verified that the method is capable to detect neuronal connectivity in the neuron cultures using MEA, even with the noisy signals. It was also verified that different time delays between signals during application of the PDC method do not affect directly on the results of the causality. PDC allowed to show that in MEA the amount of direct connections resulted is less than the amount of indirect connections, through the microelectrodes. This can indicate that the neurons prefer to communicate through existing connections than creating new connections. It was also observed that it is easier to lose direct connections than indirect connections between microelectrodes through the time. Through the experiments it can be observed that the culture in 25 DIV (Days In Vitro) developed more amount of connections between neighboring electrodes, with less overall connections than the culture in 46 DIV, that had more overall connections with less neighborhood connections. Since one of the PDC features is the directionality detection between connections, it was observed direction changes through the connections through the time, even though we do not know the physiological meaning of these changes in the cognitive process. It was also observed that the established connections do not follow random patterns, showing an indicative of a free scale network, although we used small statistical measures to characterize the networks. / Há mais de 30 anos a Matriz de microeletrodos (Multi-Electrode Array,MEA) foi desenvolvida. Este dispositivo planar de múltiplos microeletrodos tem permitido detectar as variações do potencial elétrico local que são criadas pelo movimento de íons através dos canais de proteínas que atravessam as membranas das células neuronais em sua vizinhança imediata. A MEA oferece a possibilidade de gravação não-invasiva da atividade das células e de redes de células, permitindo-nos conhecer como os neurônios se comunicam através de sinapses formando uma rede e disparando atividades eletrofisiológicas espontâneas evocadas. No sentido de poder entender melhor a dinâmica das redes neurais em termos de atividades espontâneas e sua evolução em culturas de células hipocampais dissociadas, que são as propriedades mais importantes na plasticidade sináptica, neste trabalho é proposta a análise da evolução e o modelamento de culturas de células hipocampais na MEA usando a teoria de Coerência Parcial Direcionada (PDC) e de Redes Complexas. Foram usados os registros eletrofisiológicos obtidos usando o sistema MEA60, de neurônios dissociados de embrião de rato Wistar, de 18 dias de vida em um experimento denotado como 371, realizado na Universidade de Gênova, Itália. Como resultados obtidos ao utilizar o método de Coerência Parcial Direcionada, verificou-se que o método é capaz de detectar conectividade neuronal nas culturas de neurônios da MEA, mesmo com sinais com presença de ruído. Também verificou-se que tempos de atraso diferentes na aplicação do PDC não tem uma influência direta nos resultados de causalidade. O PDC permitiu mostrar que na MEA a quantidade de conexões diretas estabelecidas foram sempre em menor quantidade do que as conexões indiretas, através de caminhos. Isso pode ser um indicativo de que os neurônios preferem estabelecer comunicações usando caminhos ja existentes do que criando novas conexões. Também observou-se que com o passar do tempo é mais fácil se perderem conexões diretas do que conexões intermediárias entre neurônios. Através dos experimentos realizados pode se obervar que a cultura no 25 DIV (dias in vitro) desenvolveu maior quantidade de conexões com nós vizinhos, possuindo menos conexões em total, do que a rede no 46 DIV que teve maior quantidade de conexões total mas menor quantidade de conexões com nós vizinhos. Como uma das características do PDC é a deteção da direcionalidade nas conexões, observouse mudanças no sentido das conexões ao longo do registro, embora não saibamos ainda o significado fisiológico dessas mudanças em processos cognoscitivos. Também observou-se que as conexões estabelecidas não seguiam um padrão aleatório, encontrando-se um indicativo de um comportamento de redes livres de escala, embora não possamos afirmar isso por ter utilizado poucas medidas estatísticas para caracterizar as redes.

CAPES / Um dos aspectos fundamentais da inteligência natural é sua aptidão no processamento de informações temporais. O grande desafio proposto é o de desenvolver sistemas inteligentes que mapeiem essa aptidão do comportamento humano. Neste contexto, aportam as Máquinas de Estado Líquido (LSMs), uma arquitetura neural pulsada (meio líquido) que projeta os dados de entrada em um espaço dinâmico de alta dimensão e, por conseguinte, realiza a análise do conjunto de dados de entrada através de uma rede neural clássica (unidade de leitura). Desta maneira, esta tese apresenta uma solução inovadora para a previsão de séries temporais contínuas através das LSMs com mecanismo de reinicialização e entradas analógicas, contemplando a área da demanda de energia elétrica. A metodologia desenvolvida foi aplicada no horizonte de previsão a curto prazo e a longo prazo. Os resultados obtidos são promissores, considerando o alto erro estabelecido para parada do treinamento da unidade de leitura, o baixo número de iterações do treinamento da unidade de leitura e que nenhuma estratégia de ajustamento sazonal, ou pré-processamento, sob os dados de entrada foi realizado. Até o momento, percebe-se que as LSMs têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. / Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs), a pulsed neural architecture (liquid) that projects the input data in a high-dimensional dynamical space and therefore makes the analysis of input data all through a classical neural network (readout). Thus, this thesis presents an innovative solution for forecasting continuous time series through LSMs with reset mechanism and analog inputs, applied to the electric energy demand. The methodology was applied in the short-term and long-term forecasting of electrical energy demand. Results are promising, considering the high error to stop training the readout, the low number of iterations of training of the readout, and that no strategy of seasonal adjustment or preprocessing of input data was achieved. So far, it can be notice that the LSMs have been studied as a new and promising approach in the Artificial Neural Networks paradigm, emergent from cognitive science.

Para este trabalho, foram realizadas observações de variáveis climáticas e medidas de fluxo de carbono, durante o período de 2008 a 2010, sobre uma floresta de mata atlântica, buscando estimar o balanço de carbono neste sítio experimental, com o objetivo de melhor compreender as trocas de CO2 entre esta floresta e a atmosfera. Para tanto, foram utilizadas técnicas micrometeorológicas de vórtices turbulentos associadas a medidas de transportes advectivos. Este estudo investigou uma área de características singulares, de intensos gradientes topográficos, na cidade de São Luiz do Paraitinga, estado de São Paulo, região sudeste do Brasil. Com vegetação de dossel irregular e circundada por encostas íngremes de até 30º (em distâncias de 50 metros), uma torre micrometeorológica com 60 m de altura foi instalada ao final de 2007. Em 2010, em uma segunda etapa do estudo, foi finalizado o sistema para medidas de fluxos advectivos composto por outras quatro torres de 27 m de modo a definir um volume de controle em uma das encostas próxima à torre micrometeorológica, assim como sugere a técnica utilizada ao considerar os transportes advectivos na equação da conservação de massa, o que caracteriza uma abordagem mais criteriosa em função do relevo. As análises mostraram que estes transportes 1. atuam na alteração da concentração de CO2, tanto na vertical como na horizontal; 2. apresentam ciclos diários e 3. estão bem correlacionados com o armazenamento vertical de CO2, elemento participante na determinação da produtividade primária líquida de uma vegetação monitorada com a técnica comumente utilizada. Considerados os erros inerentes nas estimativas, ao final de três anos de estudo, esta floresta de mata atlântica mostrou comportar-se como uma modesta fonte de CO2, podendo ainda atuar de forma neutra, mesmo tendo acumulados anuais estimados da forma tradicionalmente encontrada na literatura. Estes resultados concordam com outros obtidos em trabalhos independentes de igual teor científico realizados nesta mesma área investigada. Dessa forma, a exclusão dos transportes advectivos não penalizou o balanço de massa; considerá-los causaria maior incerteza nas somas anuais em função do período de dados disponível e da complexidade da sua determinação, como já discutido em outros trabalhos encontrados na literatura. / For this study, observations of climate variables and measurements of carbon fluxes have been done between the years 2008 and 2010 above a brazilian Atlantic forest, aiming to estimate the carbon balance in this experimental site, in order to better understand the exchanges of CO2 between this forest and the atmosphere. To carry it out, micrometeorological eddy covariance technique was associated with advective transport measurements. This study investigated an specific area with intense topographic gradients located in São Luiz do Paraitinga city, São Paulo state, southeastern Brazil. Surrounded by vegetation with irregular canopy and steep slopes of up to 30° (at distances of 50 meters), a micrometeorological tower 60 m height was installed at the end of 2007. In 2010, the installation has been finished with four towers of 27 m height in order to define a control volume over one of the slopes near the micrometeorological tower, for measurements of advective flows as suggests the technique when advective transports are considered, from equation of mass conservation, which features a more careful approach regarding the relief conditions. The analysis showed that these transports 1. act on changes in CO2 concentration, both vertically and horizontally; 2. show daily cycles and 3. are well correlated with the vertical CO2 storage, a key participant element in determining the net primary productivity of vegetation when monitored by the technique as it is commonly applied. Considering the inherent estimated errors, at the end of three years of study, this forest was a modest source of CO2, and may also acts in a neutral way, even with annual estimated sums obtained as traditionally found in the literature. These results agree with those found through independent studies with considerable scientific content developed in the same investigated area. Thus, the exclusion of advective transport did not penalize the mass balance; consider them could cause greater uncertainty in annual amounts based on the available dataset and the complexity for its determination, as discussed in other works in the literature.

A presente pesquisa visa analisar a dinâmica dos benefícios assistenciais do governo federal, buscando entender se a mesma se coaduna com a teoria dos ciclos eleitorais. Nesse sentido, foi avaliado se o número de concessões destes benefícios tenderia a crescer com a aproximação da eleições. Para atingir tal objetivo, foram utilizados dados mensais do número de concessões de três dos principais benefícios assistenciais brasileiros: o Benefício de Prestação Continuada, o Bolsa Família e o Auxílio Doença. Com base na análise das séries de tempo e dos dados em painel associados a estes últimos, foi possível detectar que a proximidade das eleições tende a afetar o número de concessões de benefícios assistenciais na maior parte dos casos analisados. Entretanto, a discussão dos resultados atingidos parece apontar no sentido de que os efeitos eleitorais encontrados não são tão somente resultados de manipulações eleitorais de políticos que visam à reeleição, mas frutos de uma dinâmica mais ampla, que seria característica de períodos eleitorais. / This research aims to analyze the dynamics of the welfare benefits of the federal government, seeking to understand whether it is consistent with the theory of electoral cycles. Accordingly, we assessed whether the number of concessions to these benefits tend to increase with the approaching elections. To achieve this, we used monthly data on the number of leases of three major Brazilian welfare benefits: the Benefício de Prestação Continuada, the Bolsa Família and Auxílio Doença. Based on the analysis of time series and panel data associated with the latter, it was possible to detect that the proximity of elections tends to affect the number of grants of welfare benefits in most cases analyzed. However, the discussion of the results indicate that the effects of elections are not solely the results of manipulations of politicians who seek reelection, but fruits of a wider dynamic that would be characteristic of elections.

Orientador: Aluísio de Souza Pinheiro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatítica e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T14:57:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Valk_Marcio_D.pdf: 2306844 bytes, checksum: 31162915c290291a91806cdc6f69f697 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Classificação e agrupamento de séries temporais são problemas bastante explorados na literatura atual. Muitas técnicas são apresentadas para resolver estes problemas. No entanto, as restrições necessárias, em geral, tornam os procedimentos específicos e aplicáveis somente a uma determinada classe de séries temporais. Além disso, muitas dessas abordagens são empíricas. Neste trabalho, propomos métodos para classificação e agrupamento de séries temporais baseados em quase U-estatísticas(Pinheiro et al. (2009) e Pinheiro et al. (2010)). Como núcleos das U-estatísticas são utilizadas métricas baseadas em ferramentas bem conhecidas na literatura de séries temporais, entre as quais o periodograma e a autocorrelação amostral. Três situações principais são consideradas: séries univariadas; séries multivariadas; e séries com valores aberrantes. _E demonstrada a normalidade assintética dos testes propostos para uma ampla classe de métricas e modelos. Os métodos são estudados também por simulação e ilustrados por aplicação em dados reais. / Abstract: Classifcation and clustering of time series are problems widely explored in the current literature. Many techniques are presented to solve these problems. However, the necessary restrictions in general, make the procedures specific and applicable only to a certain class of time series. Moreover, many of these approaches are empirical. We present methods for classi_cation and clustering of time series based on Quasi U-statistics (Pinheiro et al. (2009) and Pinheiro et al. (2010)). As kernel of U-statistics are used metrics based on tools well known in the literature of time series, including the sample autocorrelation and periodogram. Three main situations are considered: univariate time series, multivariate time series, and time series with outliers. It is demonstrated the asymptotic normality of the proposed tests for a wide class of metrics and models. The methods are also studied by simulation and applied in a real data set. / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

Orientadores: Takaaki Ohishi, Rosangela Ballini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T14:35:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Salgado_RicardoMenezes_D.pdf: 4205399 bytes, checksum: fdb25cda0f3893f10f87049b9e04a6e7 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Na operação de um sistema elétrico de potência (SEP) existem diversas variáveis que Influenciam as rotinas de planejamento, operação e controle. O monitoramento destas variáveis é Importante para auxiliar os processos responsáveis pela operação segura e confiável no sistema. Dentre estas variáveis pode-se destacar o nível de carga elétrica por barramento como uma variável de grande Impacto na operação do SEP. Informações precisas sobre o nível de carga em cada barramento da rede elétrica proporcionam um melhor controle no fluxo de potência, na analise de estabilidade e segurança, no despacho econômico, no planejamento e na programação da operação. Visando atender estas necessidades, este trabalho apresenta duas contribuições na análise de séries temporais de carga por barramento. A primeira contribuição é o desenvolvimento de uma metodologia de previsão de carga por barramento rápida e efetiva. A segunda contribuição ê um sistema computacional denominado SysPrev - Slsiema de Suporte para Analise e Previsão de Carga por barramento desenvolvido para facilitar o processo de calculo das previsões por barramento. O modelo de previsão de carga por barramento é composto por duas etapas: Na primeira, os barramentos são agrupados de acordo com a similaridade do perfil de carga diária. Na segunda etapa, aplica-se um modelo de previsão de carga em cada grupo, e a partir destas previsões por grupo são obtidas as previsões em cada barramento. O SysPrev é um software composto por um subsistema gerenciador de dados, um subsistema de modelos e um subsistema de interfaces. O subsistema administrador de dados ê composto de um banco de dados que armazena as séries temporais entre outras informações relevantes. O subsistema de modelos é composto por aplicativos que auxiliarão no processo de analise de dados e previsões. Para facilitar a Interação do usuário com o sistema, o subsistema de Interfaces conta com pacotes de janelas gráficas que proporcionam um ambiente computacional amigável e eficiente, facilitando a Interação do SysPrev e seus usuários.Um diferencial do SysPrev é a sua construção modularizada baseada em componentes plug-and-play que possibilita a Inserção de novas funcionalidades. Com esta arquitetura, cada componente e produzido de maneira Independente, podendo ser Inserido no software sem a necessidade de alterações no sistema principal. Este fator é Importante, pois fornece ao usuário a opção de personalizar e criar novas ferramentas de analise, facilitando a atualização e manutenção no sistema. Neste trabalho, o SysPrev foi utilizado para analisar um conjunto de dados formado por 73 barramentos. A praticidade e facilidade em criar múltiplos cenários possibilitou o rápido entendimento dos dados gerando bons resultados nas previsões, possibilitando maior precisão na etapa de operação do sistema em geral / Abstract: In a power operation system there are many variables that can Influence the execution of t ho control routines. The attendance of these variables is very important to aid the processes in the safe operation of the system. In the electric system the bus load level is an important variable in operation planning step. Accurate Information on the load level In each bus provide a better control In the power flow, safe and security analysis, operation programming, planning and others. Thus, this work presents two contributions to the bus load forecasting area. The first contribution is the development of a bus load forecast methodology that executes and provides the forecast results for several buses in an aggregate way. The second contribution is a computational system for bus load forecasting named SysPrev - Support System for Bus Load Analysis and Forecasting- developed to facilitate the bus load forecasting process. The aggregate bus load forecasting model is composed by two steps: In the first phase a clustering algorithm is used to Identify buses clusters with similar dally load profile and In the second phase Is proposed an aggregate structure for to foresee each bus using a conventional prediction model The SysPrev is a software composed of a data manager subsystem, a model subsystem and graphical interfaces subsystem.The data manager subsystem is composed of a database that contains bus load time series and other relevant Information. The model subsystem is composed of forecasting and clustering techniques. To facilitate the user's interaction, the graphical interface has packages of graphic windows that provide a friendly environment facilitating the Integration of tlie SysPrev and their users. An excellent characteristic of the SysPrev is its construction based on components plug-and-play that allows the Insert of new functionalities With this architecture, each component Is produced on an independent way. could be Inserted In the software without alterations in the main system This factor Is Important, because It supplies the user with the option of customizing and creatlng new analysis tools, facilitating the updating and the maintenance of the system. The SysPrev was applied to a real power system data composed of 73 buses. The easiness of creating multiple sceneries made possiblethe fast understanding of the data providing good results In the forecasts, making possible larger precision on the power system operation step / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Secundino Soares Filho, Rosangela Ballini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T11:20:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LunaHuamani_IvetteRaymunda_D.pdf: 1516017 bytes, checksum: 0b1789c54ac07dc411d69c82d77f8ac3 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este trabalho propõe uma metodologia baseada em regras nebulosas para a modelagem e previsão de séries temporais. Inicialmente, os dados são pré-processados para, a seguir, ocorrer a seleção de variáveis que serão utilizadas pelos modelos de série temporal. Para essa finalidade, nesta tese propõe-se um conjunto de aproximações necessárias para o cálculo do critério de informação mútua parcial, o qual é a base para o algoritmo de seleção de entradas utilizado. A próxima etapa corresponde à determinação da estrutura do modelo e ajuste dos parâmetros. Com o intuito de definir de forma automática a estrutura do modelo, de forma simultânea ao ajuste dos parâmetros, dois algoritmos de aprendizado construtivo - offiine e online são propostos. Ambos os algoritmos utilizam como base para o seu desenvolvimento o algoritmo da maximização da verossimilhança, assim como critérios de geração e punição (ou poda) de regras nebulosas. Finalmente, o modelo obtido é validado e aplicado .na previsão de um e vários passos à frente. Análises comparativas são apresentadas utilizando séries temporais sintéticas e de problemas reais. Os resultados mostram que as propostas deste trabalho são uma alternativa eficiente para a modelagem e previsão de séries temporais / Abstract: This work presents a methodology for time series modeling and forecasting. First, the methodology considers the data pre-processing and the system identification, which implies on the selection of a suitable set of input variables for modeling the time series. In order to achieve this task, this work proposes an algorithm for input selection and a set of approximations that are necessary for estimating the partia! mutual information criterion, which is the base of the algorithm used at this stage. Then, the mo deI is built and adjusted. With the aim of performing an automatic structure selection and parameters adjustment simultaneously, this thesis proposes two constructive learning algorithms, namely ofRine and online. These algorithms are based on the Expectation Maximization optimization technique, as well as on adding and pruning operators of fuzzy rules that are also proposed in this work. Finally, models are validated and applied to one-step ahead and multi-step ahead forecasting. Comparative analysis using synthetic and real time series are detailed. The results show the adequate performance of the proposed approach and presents it as a promising alternative for time series modeling and forecasting / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Variações climáticas podem resultar na entrada insuficiente de água no balanço hídrico de uma região, acarretando em inconsistências relacionadas à outorga de água superficial. O sistema de outorga de água superficial utiliza as vazões percentis (Q7,10, Q90, Q95) para definir a vazão máxima outorgável. No entanto, em períodos de estiagem tais vazões de referência podem não ser suficientes para atender a demanda outorgada, demandando a captação de águas subterrâneas para contrabalançar essa insuficiência hídrica do manancial superficial. Portanto, a outorga dos recursos hídricos deve ocorrer de forma integrada e sustentável, considerando a alteração da descarga do aquífero para o rio devido à captação subterrânea. O objetivo deste trabalho é estimar a disponibilidade hídrica integrada (superficial e subterrânea), por meio de um modelo empírico linear, proposto como função da média móvel da precipitação de períodos anteriores relacionados ao tempo de regulação do aquífero. Técnicas de correlação e espectrais foram empregadas na análise de séries temporais de precipitação (P) e vazão (Q) da bacia hidrográfica do Ribeirão da Onça, com o objetivo de determinar os tempos de resposta de Q em relação a P. A metodologia proposta foi verificada para precipitação e vazões observadas na bacia com área de 65 km2 no período de 2003 a 2014. Os resultados indicam que o aquífero armazena uma parcela de água precipitada e controla o fluxo para o rio, com tempos de regulação de aproximadamente 60 dias para o escoamento subsuperficial e de aproximadamente 2 anos para o escoamento de base. A metodologia também foi testada para duas sub-bacias hidrográficas do Rio Jacaré-Guaçu, com áreas de 1867 e 3519 km2. A adoção da metodologia proposta permite calcular uma vazão de referência sustentável, possibilitando prever a variação da vazão de base nos períodos de recessão, por estar definida em função de precipitações passadas. Portanto, tal vazão seria mais condizente com as observadas no meio ambiente, proporcionando um adequado funcionamento do ecossistema, garantindo assim a sua preservação. / Climatic variation may result in insufficient input of water in the water balance in a region, resulting in inconsistencies in the water rights permits. Brazilian water allocation system uses the flow duration curves (Q7,10, Q90, Q95) to establish the maximum allowable discharge. However, during droughts such reference discharges may not reach the water rights permits, requiring groundwater extraction to compensate this deficiency in surface water bodies. Hence, the water right permits must be integral, considering the base flow variation due to the groundwater extraction. The aim of this study is to determine the integrated water availability (surface and groundwater), using an empirical linear model, proposed as a function of the average rainfall of previous periods related to the aquifer regulation time. Correlation and spectral techniques were employed for time-series analysis of precipitation (P) and discharge (Q) in the Ribeirão da Onça watershed, to determine response times of Q as a function of P. The proposed methodology was developed for precipitation and discharge observed from 2003 to 2014 in a watershed with an area of 65 km2. The obtained results indicate that the aquifer stores the rainfall water with regulation times of approximately 60 days for the subsurface flow, ans approximately 2 years for the base flow. The methodology was also tested for two sub-basins of the Jacaré-Guaçú River watershed, with areas of 1867 and 3519 km2.The proposed methodology allows the estimation of a sustainable reference discharge making it possible to predict the base flow variation during recession periods, since it is defined as a function of past rainfall. Therefore, this discharge is more consistent with the values observed in the environment, allowing a proper functioning of the ecosystem, thereby ensuring their preservation.