Orientador: Belmer Garcia Negrillo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T17:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GaribayCancho_Vicente_M.pdf: 1982821 bytes, checksum: d53171b38696f2a6976998195d80f05e (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Não encontrado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Banca: Francisco Marcelo Monteiro / Banca: Rogerio Antonio de Oliveira / Resumo: Encontrar delineamentos experimentais eficientes para modelos não-lineares, amplamente utilizados em farmacocinética, exige integração numérica sobre o espaço dos parâmetros e otimização numérica sobre o espaço do delineamento, duas tarefas computacionalmente muito exigentes. O esforço computacional aumenta á medida que o número de parâmetros do modelo aumenta. Assim, há uma necessidade de métodos rápidos e precisos para a resolução do problema. O objetivo desta pesquisa é aplicar e explorar a performance das regras básicas de quadratura múltipla BF e B_F e de um algoritmo adaptativo para a aproximação de integrais múltiplas implementados em cubature (código C por Steven G. Johnson e R por Balasubramanian Narasimhan, 2009) do R (R Development Core Team, 2012). Os delineamentos D- ótimos encontrados utilizando esta abordagem para dois modelos não-lineares em farmacocinética, decaimento exponencial (um parâmetro) e monocompartimental (três parâmetros), no contexto de efeitos fixos e efeitos mistos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Finding efficient experimental designs for nonlinear models widely used in pharmacokinetics requires numerical integration over the parameter's space and numerical optimization over the design's space, two computationally demanding tasks. Computational effort increases as the number of parameters in the model increases. Thus, there is a need for fast and accurate methods to solve the problem. The purpose of this research is to apply and explore the performance of the basic rules BF and B F and of an adaptive algorithm for approximating multiple integrals implemented in cubature (C code by Steven G. Johnson and R by Balasubramanian Narasimhan, 2009) in R (R Development Core Team, 2012). The obtained D-optimum designs using this approach for two pharmacokinetic nonlinear models, exponential decay (one parameter) and mono-compartmental (three parameters), in the context of fixed and mixed effects were compared with designs of experiments found byButton (1979), Atkinson et al. (2007), Gotwalt et al. (2009), in case of... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado / Coorientador: Antonio Fernando Branco Costa / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Aneirson Francisco da Silva / Banca: José Luiz Contador / Banca: Bruno Chaves Franco / Resumo: A suposição mais importante para o emprego dos gráficos de controle é a de independência entre as medidas da característica de qualidade de um processo. A violação da hipótese de independência diminui o poder de detecção do gráfico de controle. Nesta tese, o gráfico ����2 de Hotelling é empregado para monitorar processos bivariados com observações da amostra representadas por um modelo autoregressivo multivariado de primeira ordem - VAR(1). Contrapondo a esse efeito negativo da falta de independência, são sugeridas duas estratégias de amostragem: (1) na estratégia de amostragem sistemática, as amostras são obtidas através da seleção de um elemento da linha de produção e, em seguida, pulam-se s elementos consecutivos antes de se selecionar o próximo; (2) na estratégia de amostragem composta, os elementos são selecionados de dois subgrupos racionais consecutivos para formar a amostra. O emprego dessas estratégias sempre melhoram o desempenho do gráfico, exceto quando apenas uma variável é afetada por uma causa especial e as observações desta variável não são autocorrelacionadas. Os ensaios realizados mostraram que se pular s=1 elemento com a estratégia sistemática, o número médio de amostras até o sinal (NMA) reduz em mais de 30%, em média. Se dois itens são pulados (s=2), esse número aumenta para 40%. Na estratégia de amostragem composta, observou-se uma redução média de 25% no NMA / Abstract: The most important of the assumptions made concerning control charts is that of independence of the quality characteristics observations. The violation of the independence assumption decreases the power of the control chart. In this thesis, is considered the T2 control chart for bivariate samples of size n with observations modeled by a first order vector autoregressive model - VAR (1). To counteract the undesired effect of the autocorrelation two sampling strategies are applied: (1) the systematic sampling strategy, where the samples are obtained by selecting an element of the production line and skipping s consecutive elements before selecting the next one; (2) the mixed sampling strategy where the samples elements are selected from the two consecutive rational subgroups. The sampling strategies always improves the chart's performance, except when only one variable is affected by the assignable cause and the observations of this variable are not autocorrelated. If only one element is skipped, the average run length (ARL) reduces in more than 30%, on average. If two elements are skipped, this number increases to 40%. With the mixed sample, the average reduction is 25% in the ARL / Doutor

Orientador: Aparecida Doniseti Pires de Souza / Coorientador: Adriano Ferreti Borgatto / Banca: Mariana Curi / Banca: Maria Raquel Miotto Morelatti / Resumo: Este trabalho apresenta uma aplicação da Teoria da Resposta ao Item (TRI), mais especi camente do modelo logístico unidimensional de três parâmetros, para a construção de uma escala para medir pro ciência em conteúdos matemáticos básicos. Os itens que compõem o instrumento de avaliação foram elaborados a partir de uma Matriz de Refer ência construída com base nas matrizes do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB). Os temas abordados incluem espaço e forma, grandezas e medidas, número e funções, envolvendo álgebra e funções. A calibração dos parâmetros e a estimação das pro ciências foram feitas utilizando abordagem bayesiana. Os resultados mostraram que a maioria dos itens propostos permite avaliar a pro ciência do ingressante, sendo nove entre os trinta e dois que compuseram a prova, classi cados como itens âncoras. No entanto, novos itens precisam ser incluídos para que em parte da escala as habilidades sejam melhor estimadas / Abstract: This article o ers an application of the Item Response Theory (IRT), more speci cally, of the one-dimensional logistic model of three parameters, for the construction of a scale to measure pro ciency in basic mathematical content. The items making up the evaluation tool were developed from a Reference Matrix based on matrices of the Basic Education and Evaluation System (SAEB). The topics include space and form, quantities and measures, number and functions involving algebra and functions. The calibration of parameters and estimation of pro ciencies were carried out using the Bayesian approach. The results showed that most of the proposed items enable evaluation of entrant pro ciency, nine of the thirty-two making up the test being classi ed as anchor items. However, new items need to be included so that the scale of skills can be better estimated / Mestre

Orientador: Henrique Nunes de Oliveira / Banca: Lucia Galvão de Albuquerque / Banca: Danísio Prado Munari / Banca: Newton Tamassia Pégolo / Banca: Lenira El Faro Zadra / Resumo: Em programas de melhoramento animal, diversas características utilizadas como critérios de seleção representam medidas repetidas do mesmo animal, sendo importante o estudo de metodologias que considere esta estrutura longitudinal. Assim, o objetivo deste trabalho foi implementar a metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana, na estimação de componentes de variância para avaliação genética de características longitudinais. Foram realizados dois estudos de simulação a fim de verificar as propriedades da aplicação da metodologia. Para o primeiro estudo foram considerados apenas os efeitos fixos, o genético e resíduo, sendo empregado duas estruturas de (co)variância: uma de antedependência e outra de regressão aleatória. O segundo estudo apresenta adicionalmente o efeito de ambiente permanente, sendo utilizado para ambos os efeitos aleatórios. Os resultados demonstraram que a metodologia proposta apresentou capacidade de estimar valores próximos aos simulados, entretanto alguns parâmetros dos modelos apresentaram algumas dificuldades de convergência. Verificou-se por meio do estudo realizado, que a implementação da metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana e amostrador de Gibbs em um modelo animal, possibilitou a obtenção de estimativas próximas aos valores simulados. Além disso, pode-se constatar algumas dificuldades inerentes a convergência dos parâmetros do modelo, sendo necessário a realização de novos estudos visando utilizar novas funções para a modelagem dos coeficientes autorregressivos e das variâncias das inovações, assim como outras estratégias de amostragem / Abstract: In animal breeding programs, several traits used as selection criteria represent repeated measurements of the same animal, thus the study of methodologies that consider this longitudinal structure. The objective of this study was to implement a antedependence model using Bayesian inference, in the estimation of variance components for genetic evaluation of longitudinal characteristics. Two studies were conducted simulation in order to verify the properties of application of the methodology. For the first study included only fixed effects, genetic and residual, being employed two structures (co)variance: one antedependence and other random regression. The second study further shows the effect of permanent environment, and is used for both random effects. The results demonstrated that the proposed methodology showed ability to estimate values close to those simulated, however, some parameters of the models presented convergence difficulties. It was found through the study, the implementation of the methodology antedependence using Bayesian inference and Gibbs sampling in an animal model, makes possible to get estimates close to the simulated values. Moreover, one can observe some convergence difficulties of the model parameters, it is necessary to conduct new studies to use new functions for modeling the autoregressive coefficients and variances of the innovations, as well as other sampling strategies / Doutor

Orientador: Gustavo Vitti Môro / Banca: Maria Elisa Ayres Guidetti Zagatto Paterniani / Banca: Ivana Marino Bárbaro Torneli / Banca: Rinaldo César de Paula / Banca: Dilermando Perecin / Resumo: O milho-pipoca nacional apresenta baixa variabilidade genética e o desenvolvimento de linhagens avançadas e novas cultivares com alta produtividade de grãos (PG) e capacidade de expansão (CE) é dependente da determinação precisa de grupos heteróticos e do conhecimento das associações entre as principais características de importância para a cultura. O objetivo deste trabalho foi realizar análise dialélica e estimar a correlação entre as principais características em populações oriundas de linhagens S3 de milho-pipoca. Para avaliação da capacidade combinatória foram obtidos 36 híbridos e seus recíprocos, os quais foram avaliados em delineamento de blocos casualizados com 72 tratamentos e duas repetições em dois anos, sendo avaliada a PG e CE. Para avaliação da correlação entre as características foi utilizado 41 genótipos dentre os híbridos e recíprocos obtidos que foram avaliados em blocos casualizados para três amostras de 50 grãos de cada parcela de cada repetição: comprimento do grão (CG), espessura do grão (EG), largura do grão (LG), diâmetro do grão (DG) massa de 50 grãos (MG) e CE. Foram estimados a capacidade geral e especifica de combinação, o efeito recíproco e materno, o coeficiente de correlação de Pearson, foi realizada análise de trilha, modelos de regressão simples e redes bayesianas. Os efeitos não aditivos dos genes foram os mais importantes no controle genético tanto da PG como da CE, indicando situação favorável para a exploração de híbridos nos programas d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Brazilian popcorn has low genetic variability and the development of advanced lines and new cultivars with high grain yield (GY) and expansion volume (EV) is dependent on the accurate determination of heterotic groups and knowledge of associations between the main traits. The aim of this study was apply diallel analysis and correlation coefficient among the main traits from S3 lines populations of popcorn. The 36 hybrids and its reciprocals were evaluated in a randomized complete block design (RCBD) with 72 treatments and two replications in two years and GY and EV were evaluated. At the same time, from 41 hybrids of popcorn were evaluated in a RCBD design for three samples of 50 kernel from each plot: grain length (GL), grain thickness (GT), grain width (GW) of grain diameter (GD) mass of 50 grains (MG) and EV. It was estimated the general e specific combining ability, as well as the reciprocal and maternal effect, Pearson correlation coefficient, path analysis, simple regression models and Bayesian networks. The non-additive effects of genes were the most important in the genetic control of GY and EV indicating favorable situation to produce hybrids. The reciprocal effect is mainly due to non-maternal effects. The use of synthetic populations from S3 lines can be an alternative to increase the genetic variability for GY and EV in popcorn breeding programs. It was detected negative correlation between EV and the traits, except for GD, corroborating the regression models. Path analysis indicated that MG has direct and positive effect on the EV and the negative correlation observed is mainly due to the indirect effects by GW and GT. Bayesian networks detected no direct association between the kernel size and indicated that GT is the only measure that can influence the flake size of popcorn / Doutor

Os Procedimentos de Comparações Múltiplas (PCM) podem ser utilizados para comparar médias de tratamentos. Há muitos testes de comparações múltiplas e, para escolher o melhor, devem ser levados em conta o controle do erro tipo I (testes exatos, conservadores ou liberais) e o poder desses testes. Para melhorar o seu desempenho, em relação ao erro tipo I e poder, métodos de reamostragem bootstrap têm sido utilizados em alguns estudos sobre PCM. O teste de Student-Newman-Keuls (SNK) possui boas qualidades estatísticas que poderiam ser melhoradas com o uso do bootstrap. Assim, os objetivos deste trabalho foram propor uma versão utilizando o bootstrap paramétrico do teste de comparações múltiplas SNK (SNKB), avaliar o desempenho do teste SNKB e compará-lo com o teste SNK. O desempenho foi avaliado pelas taxas de erro tipo I por experimento e pelo poder por meio de um estudo de simulação Monte Carlo em condições de normalidade e não normalidade dos resíduos. Foram realizadas N=1000 simulações de experimento com k tratamentos (k = 5, 10, 20 e 80) com r repetições (r = 4, 10 e 20). Diferentes hipóteses sobre as médias foram consideradas. Sob H0 completa, as médias foram consideradas todas iguais, sob H1, as médias foram todas diferentes, considerando a mesma variância, e, sob H0 parcial, foram considerados dois grupos cujas médias eram diferentes entre si. Ambos os testes apresentaram valores de taxas de erro tipo I próximos do nível nominal de 0,05 sob H0 completa e normalidade. Sob H0 completa e não normalidade, os testes SNK e SNKB controlaram as taxas de erro tipo I por experimento na maior parte dos casos simulados para k=5 e k=10, enquanto que, para k=20 e k=80, ambos os testes foram considerados liberais em alguns cenários. Sob H0 parcial, o teste SNKB foi liberal em todos os casos simulados, enquanto que o teste SNK foi, em geral, conservador para δ ≤ 2 e liberal para os demais valores de δ. O poder do teste proposto em geral superou o poder do teste original nas situações de normalidade e não normalidade. Assim, em situações práticas, se as diferenças entre as médias dos tratamentos forem pequenas (δ ≤ 2), o teste SNK é mais indicado por controlar o erro tipo I e apresentar valores de poder satisfatórios. Nos demais casos, o teste SNKB é mais recomendado, apesar de ambos serem liberais para δ ≥ 4, se a situação for de H0 parcial. Além disso, os testes SNK e SNKB foram aplicados em dados reais de um experimento delineado para avaliar os controles químico e mecânico de pragas da gravioleira com o objetivo de comparar os resultados obtidos pelos dois testes. / Multiple Comparisons Procedures (MCP) are used to compare treatment means. There are many tests with this purpose and to choose the best one, two features must be analysed: the control of type I error rate (exact, conservative or liberal tests) and the power. Bootstrap resampling methods have been used in some studies to improve the performance of MCP. The Student-Newman-Keuls (SNK) test shows good statistical qualities that can be improved with the use of bootstrap. Therefore, this study aimed to propose a SNK parametric bootstrap version (SNKB) and compare it with the original SNK test. The performance was evaluated by experimentwise error rates and power using a Monte Carlo simulation study considering normal and non-normal situations. We considered N = 1000 simulations of k treatments (k = 5, 10, 20 e 80) with r repetitions (r = 4, 10 and 20). Under null hypothesis, the means were considered all equal, under H1 the means were all different, but the variance was the same and, under partial H0, we considered two groups with different means. Both tests showed type I error rates values close to the nominal level of 0.05 under H0 and normality. Under H0 and non-normality, both tests controlled the experimentwise error rates in most simulated cases for k=5 and k=10, whereas, for k=20 and k=80, the tests were considered liberal in some scenarios. Under H0 partial, the SNKB test was liberal in all simulated cases, while SNK test was generally conservative for δ ≤ 2 and liberal to other δ values. In general, the power of the proposed test surpassed the power of original test under normality and non-normality. Thus, in practice, if the differences between the treatment means are small (δ ≤ 2), the SNK test works better given that it controls the type I error and the power is satisfactory. In the other cases, the SNKB test is recommended, although both are liberal for δ ≥ 4, if we are under partial H0. Furthermore, the tests were applied to a real experiment designed to evaluate the chemical and mechanical controls of pests soursop in order to compare the results of both tests. / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIG

Um painel sensorial é considerado consonante quando todos os julgadores pontuam um produto de maneira semelhante. Dessa forma, a consonância entre os julgadores que compõem um painel sensorial é uma das características necessárias para a confiabilidade da análise sensorial e pode ser mensurada pelo seu nível de unidimensionalidade. Na literatura existem testes para a unidimensionalidade de um painel sensorial, mas sua aplicação é restrita à análise para um atributo sensorial por vez. Diante disso, o objetivo do presente trabalho foi a generalização de cinco testes propostos para avaliar a consonância de painéis sensoriais, a saber: teste de Fujikoshi, teste Monte Carlo para unidimensionalidade, dois testes bootstrap paramétricos e teste sobre autovalores Monte Carlo. Tal generalização consistiu em utilizar a matriz de correlação canônica, de forma que fosse possível inferir sobre a consonância de painéis levando em consideração todos os atributos simultaneamente. A avaliação do desempenho das generalizações propostas, em termos de poder e taxa de erro tipo I, foi feita via simulação Monte Carlo. A generalização do teste sobre autovalores Monte Carlo foi aplicada para avaliar a consonância do painel de um experimento realizado por Pereira (2005). O teste sobre autovalores Monte Carlo apresentou desempenho igual ou superior aos demais testes e, por esse motivo, é recomendado para a análise da unidimensionalidade multivariada de painéis sensoriais. / A sensory panel is considered to be consonant when all referees point out a product in a similar way. Thus, the consonance between the referees that compose a sensory panel is one of the necessary characteristics for the reliability of sensory analysis, and can be measured by its level of unidimensionality. In literature there are tests for unidimensionality of a sensory panel, but its application is restricted to the analysis for one sensory attribute at a time. Thus, the objective of this study was the generalization of five tests proposed to evaluate the line of sensory panels, namely: the Fujikoshi test, the Monte Carlo test for unidimensionality, two parametric bootstrap tests and Monte Carlo test of eigenvalues. Such generalization is to use the canonical correlation matrix, so that it was possible to infer about the consonance of panels considering all attributes simultaneously. The performance evaluation of the proposed generalizations, in terms of power and type I error rate, was done through Monte Carlo simulation. The generalization of Monte Carlo test of eigenvalues test was applied to assess the panel’s consonance from an experiment conducted by Pereira (2005). The Monte Carlo test of eigenvalues performed equally to or higher than the other tests and, therefore, it is recommended for the analysis of multivariate unidimensionality of sensory panels.

A distribuição normal é a mais importante distribuição de probabilidade, usada na modelagem de dados contínuos. Entretanto, há casos em que a suposição da distribuição relacionada ao modelo normal é violada e a busca por outras distribuições que modelem esses casos se faz necessário. Um dos pontos que pode justificar a ausência de normalidade é a falta de simetria. Uma distribuição que tem como principal característica modelar dados de comportamento assimétrico é a Kumaraswamy. A junção da flexibilidade de modelar dados assimétricos da distribuição de Kumaraswamy com distribuições conhecidas, tais como normal e weibull, permitiu a criação de uma família de distribuições generalizadas. As distribuições multivariadas destacam-se pela importância de aplicações na modelagem de dados em diversas área do conhecimento. No entanto, observa-se a existência de poucas distribuições que modelem caudas mais pesadas e situações de assimetria. Este trabalho teve como objetivo, estudar a classe de distribuições generalizadas de Kumaraswamy, deduzir a distribuição normal de Kumaraswamy bivariada, apresentar a função de verossimilhança e as expressões de seus estimadores. Implementou-se o procedimento de estimação com uso das funções escores no software R e uma abordagem de simulação. Foram avaliadas a estimação de dados simulados e também aplicação em exemplos reais com distribuição assimétrica. Conclui-se, portanto que, a distribuição normal de Kumaraswamy bivariada foi deduzida em relação à sua função de densidade conjunta, marginais, condicionais e implementada para o estudo de simulação. Os estimadores comportaram de maneira precisa, consistente e não tendenciosa. A distribuição normal de Kumarawamy bivariada se ajustou satisfatoriamente aos dados reais de temperatura média e precipitação total. / The normal distribution is the most important probability distribution, used in modeling of continuous data. However, there are cases where the assumption of distribution related to normal model is violated and the search for other distributions that model these cases is necessary. One of the points that can justify the absence of normality is the lack of symmetry. A distribution whose main characteristic shape asymmetric behavior data is Kumaraswamy. The combination of the flexibility of the modeling asymmetric data distribution Kumaraswamy with known distributions, such as normal andWeibull, enabled the creation of a family of generalized distributions. The multivariate distributions we highlight the importance of applications in data modeling in various field of knowledge. However, there is the existence of few distributions that model heavier tails and asymmetry situations. This study aimed to study the class of generalized distributions Kumaraswamy deduct the normal distribution bivariate Kumaraswamy, present the likelihood function and the expressions of their estimators. Implemented the estimation procedure using the scores functions in textit software R and a simulation approach. We evaluated the simulated data estimation and also in real application examples with asymmetric distribution. It can be concluded therefore that the normal distribution bivariate Kumaraswamy was deduced in relation to their joint density function, marginal, conditional and implemented for the simulation study. The estimators behaved precisely, consistent and unbiased. The normal distribution bivariate Kumarawamy adjusted satisfactorily to the actual data of average temperature and total precipitation. / Programa Institucional de Bolsas de Pós-Graduação - PIB-PÓS

A geração de energia elétrica é assunto estratégico para o desenvolvimento econômico de qualquer nação e geralmente está ligada aos recursos naturais disponíveis. A exploração de tais fontes devem ser aproveitadas de maneira a maximizar os benefícios proporcionados e minimizar os impactos negativos ao meio ambiente e sociedade. A estratégia de previsão de séries de vazões consiste em estimar o fluxo de água com determinada antecedência visando minimizar as incertezas e os riscos auxiliando na redução dos fatores que prejudicam o planejamento das hidroelétricas e maximizando os resultados obtidos, pois a geração de energia elétrica a partir do sistema hidráulico depende principalmente das séries de vazões afluentes (TUCCI, 2002). Para realizar previsão de séries de vazões, encontram-se na literatura diversos modelos, dentre estes, as redes neurais artificiais, programação genética, modelos autorregressivos, entre outros. A fim de melhorar o desempenho das previsões de vazões propõe-se neste trabalho a construção de ensembles, que consiste em combinar componentes individuais. Neste trabalho, utilizou-se uma base dados do Operador Nacional de Sistemas (ONS) de duas usinas localizadas no Rio Grande: Água Vermelha e Itutinga. Os modelos que mais se destacaram como componentes individuais foram a rede neural artificial (RNA) com algorítimos de treinamento Backpropagation (BPM) e Gradient Method (GRAD) e a Programação Genética (PG). O ensemble BPM foi o que apresentou maior eficiência e capacidade de generalização. O MAPE da previsão dos modelos do período seco é menor que no período úmido. Não houve um modelo que se destacou em todos os casos quanto aos erros de previsão, sendo que os resultados dependem das características da usina e do período em estudo. Fazer previsões por períodos levaram a menores erros que quando considerado todo o ano. Após a combinação das componentes individuais, na maioria dos casos houve melhoria do desempenho, sendo que o melhor caso foi capaz de prover uma diminuição de até 14% do erro médio absoluto percentual (MAPE) em relação a melhor componente individual. / The generation of power is of strategic importance for the economic development of any nation. The ability to generate power is fundamentally linked to the availability of natural resources. The exploitation of such resources should be guided by principles to maximize the benefit provided and minimize the negative impact on the environment and society. The generation of electricity from hydraulic system depends mainly on the water inflow series (TUCCI, 2002). The forecast strategy series streamflow estimates the water flow with the goal of minimizing uncertainties and risks while reducing factors that hinder the planning of hydroelectric energy production. There are several models in the literature for performing streamflow series forecasting. They include: artificial neural networks, genetic programming, and autoregressive models, among others. In this paper, we propose the construction of ensembles - the combination of individual components - in order to improve the performance of forecasts of streamflow rates. We used one database from the Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) in two plants located in Rio Grande: Água Vermelha and Itutinga. The models that stood out were the artificial neural network (ANN) with the training algorithms Backpropagation (BPM), Gradient Method (GRAD), and genetic programming (GP). The ensemble BPM showed greater efficiency and generalizability. The forecast MAPE of models for dry periods is less than for the wet season. Model results depended upon the characteristics of the plant and the period under study. Making predictions by periods led to minor mistakes when taken throughout the year. After combining the individual components, there was up to a 14% reduction of the average percentage absolute error (MAPE). / Programa Institucional de Bolsas de Pós-Graduação - PIB-PÓS