[pt] Os modelos de simulação de reservatórios estão sujeitos à incerteza presente em uma grande variedade de seus parâmetros de entrada. Esta incerteza é o resultado da heterogeneidade das formações geológicas, erros nas medições dos dados e da modelagem petrofísica, estrutural e do transporte dos fluidos no meio poroso. Uma quantificação precisa da incerteza requer, na maioria dos casos, uma quantidade elevada de simulações, o que é usualmente inviável se considerarmos o tempo consumido para simular modelos de grande escala. Por outro lado, uma avaliação adequada da incerteza aumenta a qualidade e robustez das decisões tomadas para o gerenciamento dos campos de petróleo. Com esta motivação, foi investigado o método das Expansões por Caos Polinomial (PCE, por suas siglas em inglês). PCE é uma técnica de convergência rápida utilizada para analisar como se propaga, na saída de um modelo, a incerteza presente nos parâmetros de entrada. Mediante PCE, pode-se representar a resposta aleatória de um modelo de simulação de reservatórios de petróleo como um polinômio, construído a partir de uma base de funções que dependem da distribuição de probabilidade das variáveis incertas de entrada. Por outro lado, quando a relação entre os parâmetros de entrada e a saída do modelo têm um componente não polinomial, o algoritmo de Programação Genética (PG) pode ser utilizado para representar esta dependência utilizando funções ou operadores mais complexos. PG é um algoritmo de regressão simbólica capaz de encontrar uma expressão aleatória explícita, que aproxime a saída de um modelo de simulação de reservatórios de petróleo, conhecendo-se a priori a distribuição de probabilidade dos parâmetros de entrada. Neste trabalho foram aplicadas as duas técnicas, antes mencionadas, num modelo de simulação de reservatórios baseado no campo PUNQ-S3, considerando até vinte e três parâmetros incertos durante um período de produção de 13 anos. Foi feita uma análise de incerteza, calculando-se a distribuição de probabilidade completa da saída do simulador. Os resultados foram comparados com o método de Monte Carlo, indicando um alto desempenho em termos de custo computacional e acurácia. Ambas as técnicas conseguem níveis de ajuste superiores a 80 porcento com uma quantidade de simulações consideravelmente baixa. / [en] Reservoir simulation models are subject to uncertainty in a wide variety of its inputs. This uncertainty is a result of the heterogeneity of the geological formations, data measurement errors, and petrophysical, structural, and fluid transport in porous media modelling. An accurate uncertainty quantification requires, in most cases, a large number of simulations, which is unviable considering the time it takes to simulate large scale models. On the other hand, a proper uncertainty assessment, increases the robustness of the decision making process for the oil field management. To this end, the method of Polynomial Chaos Expansions (PCE) was studied. PCE is a fast paced convergence technique, used to analyze the uncertainty propagation of the input parameters all the way to the output of the model. Through PCE is possible to represent the response of an oil reservoir simulation model as a polynomial, built from a function basis, that depend on the probability distribution of the uncertain input variables. Furthermore, when the relationship between the input and output parameters of the model has a non-polynomial component, the algorithm of Genetic Programming (GP) can be used to represent this dependency by more elaborate functions or operators. GP is a symbolic regression algorithm, capable of finding an explicit expression that approximates the output of a reservoir simulation model, with prior knowledge of the probability distribution of the input parameters. In this work, the two previously mentioned techniques were applied in a reservoir simulation model, based on the oil field PUNQ-S3, considering up to twenty three uncertain parameters during a simulation period of 13 years. An uncertainty analysis of the output of the simulator was conducted, calculating the entire probability distribution. The results were compared to the Monte Carlo simulation method, presenting a satisfactory performance in terms of accuracy and computational cost. Both techniques show adjustment levels higher than 80 percent, with a considerable small amount simulations.

[pt] Sistemas Fuzzy-Genéticos compreendem uma área que une Sistemas de Inferência Fuzzy e Meta-Heurísticas prevalentes nos conceitos de seleção natural e recombinação genética. Esta é de grande interesse para a comunidade científica, pois propicia a descoberta de conhecimento em áreas onde a compreensão do fenômeno em estudo é exíguo, além de servir de apoio à decisão para gestores público-privados. O objetivo desta dissertação é desenvolver um novo Sistema Fuzzy-Genético Genérico, denominado Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). O principal aspecto do modelo GPFIS são as componentes do seu processo de Inferência Fuzzy. Esta estrutura é composta em sua base pela Programação Genética Multigênica e pretende: (i ) possibilitar o uso de operadores de agregação, negação e modificadores linguísticos de forma simplificada; (ii ) empregar heurísticas de definição do consequente mais apropriado para uma parte antecedente; e (iii ) usar um procedimento de defuzzificação, que induzido pela forma de fuzzificação e sobre determinadas condições, pode proporcionar uma estimativa mais acurada. Todas estas são contribuições que podem ser estendidas a outros Sistemas Fuzzy-Genéticos. Para demonstrar o aspecto genérico, o desempenho e a importância de cada componente para o modelo proposto, são formuladas uma série de investigações empíricas. Cada investigação compreende um tipo de problema: Classificação, Previsão, Regressão e Controle. Para cada problema, a melhor configuração obtida durante as investigações é usada no modelo GPFIS e os resultados são comparados com os de outros Sistemas Fuzzy-Genéticos e modelos presentes na literatura. Por fim, para cada problema é apresentada uma aplicação detalhada do modelo GPFIS em um caso real. / [en] Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural selection and genetic recombination. This area attracts great interest from the scientific community, due to the knowledge discovery capability in situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure. This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems. In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance and the relevance of each of its components, several investigations have been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and Control problems. By using the best configuration obtained for each of the four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each category is reported.

[pt] Esta dissertação aborda o tema de Integração de Projeto e Manufatura, designado pelo acrônimo inglês de DMI (Design-Manufacuring Integration). Trata-se de um novo e crescente campo de pesquisa dentro da Gerência de Operações. DMI é definido como um conjunto de práticas de integração, coordenação e colaboração, que unificam diferentes áreas funcionais da organização (e.g., vendas, marketing, desenvolvimento de novos produtos, manufatura e compras) com a finalidade de criar valor e impacto no desempenho das empresas. Nas últimas décadas, as organizações estão enfrentando uma feroz concorrência e competem simultaneamente em qualidade, eficiência, flexibilidade e entrega de produtos cada vez mais complexos, com ciclos de vida mais curtos e demandas flutuantes. Por conseguinte, requerimentos de sistemas de planejamento e controle em empresas de manufatura são cada vez mais complexos. Esse contexto levanta a seguinte questão de pesquisa: Em diferentes contextos do ambiente em que se desenvolve a organização, as práticas de integração produzem o mesmo impacto sobre o desempenho? Resultados da pesquisa apontam para uma escassez de pesquisas empíricas rigorosas sobre o impacto do DMI no desempenho operacional da manufatura, sob a lente de efeitos moderadores da incerteza do mercado e da complexidade do mercado. Incerteza é entendida como a falta de habilidade de predizer ou prever devido à aleatoriedade do ambiente externo, que não pode ser alterado pelas ações das empresas individuais ou gerentes; e complexidade é entendido como sendo o estado ou qualidade de ser intricado ou complicado. O objetivo principal da Dissertação é identificar e medir o impacto do DMI sobre o desempenho operacional da manufatura, sob o efeito moderador da Complexidade da manufatura e da Incerteza do mercado. Os dados de 725 produtos da indústria de metal e fabricantes de máquinas (ISIC 3.1, código 28-35) foram obtidos em 21 países a partir da quinta rodada do International Manufacturing Strategy Survey e foram usados para testes das hipóteses. As escalas foram validadas por meio da análise fatorial confirmatória e analisadas com regressão múltipla hierárquica passo a passo. DMI impacta positivamente em três dimensões do desempenho operacional da manufatura (qualidade, flexibilidade e entregas). Complexidade da manufatura modera a flexibilidade e entrega, mas não a qualidade. A incerteza do mercado não apareceu como um moderador para a relação entre a DMI e desempenho operacional da manufatura. Profissionais devem perseguir implementações do DMI, em níveis mais elevados de complexidade de manufatura. Mais pesquisas devem se concentrar na incerteza do mercado, e fortalecer o construto de incerteza com a incerteza tecnológica. / [en] Design-Manufacturing Integration (DMI) is a new and growing research field in Operations Management. The primary goal of the Dissertation is to identify and measure the DMI impact on manufacturing operational performance. The research findings point to a paucity of rigorous empirical research on the impact of DMI on manufacturing operational performance under the lens of moderating effects of market uncertainty and market complexity. Data from 725 metal products and machinery manufacturers (ISIC 3.1, code 28-35) in 21 countries from the fifth round of the International Manufacturing Strategy Survey was used for hypotheses tests. Scales were validated with confirmatory factor analysis and analyzed with hierarchical stepwise multiple regressions. DMI positively impact on the three dimensions of manufacturing operational performance (quality, flexibility, and delivery). Manufacturing complexity moderates flexibility and delivery but not quality. Market uncertainty did not appear as a moderator for the relationship between DMI and manufacturing operational performance. Practitioners should pursue DMI implementations, under higher levels of manufacturing complexity. Further research should focus on market uncertainty, and strengthen the construct of uncertainty with technological uncertainty.

Submitted by Daniele Amaral (daniee_ni@hotmail.com) on 2016-09-14T18:49:08Z No. of bitstreams: 1 TesePHFS.pdf: 1284969 bytes, checksum: 4ebcbf7e8a84023d87dab3c54c19f103 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-16T19:48:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TesePHFS.pdf: 1284969 bytes, checksum: 4ebcbf7e8a84023d87dab3c54c19f103 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-16T19:48:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TesePHFS.pdf: 1284969 bytes, checksum: 4ebcbf7e8a84023d87dab3c54c19f103 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-16T19:48:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TesePHFS.pdf: 1284969 bytes, checksum: 4ebcbf7e8a84023d87dab3c54c19f103 (MD5) Previous issue date: 2015-09-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, we extend the analysis of multivariate Seemingly Unrelated Regression (SUR) Tobit models by modeling their nonlinear dependence structures through copulas. The capability in coupling together the diferent - and possibly non-normal - marginal distributions allows the exible modeling for the SUR Tobit models. In addition, the ability to capture the tail dependence of the SUR Tobit models where some data are censored (e.g., in econometric analysis, clinical essays, wide range of political and social phenomena, among others, data are commonly left-censored at zero point, or right-censored at a point d > 0) is another useful feature of copulas. Our study proposes a modified version of the (classical) Inference Function for Margins (IFM) method by Joe & Xu (1996), which we refer to as MIFM method, to obtain the (point) estimates of the marginal and copula association parameters. More specifically, we use a (frequentist) data augmentation technique at the second stage of the IFM method (the first stage of the MIFM method is equivalent to the first stage of the IFM method) to generate the censored observations and then estimate the copula parameter. This procedure (data augmentation and copula parameter estimation) is repeated until convergence. Such modification at the second stage of the usual method is justified in order to obtain continuous marginal distributions, which ensures the uniqueness of the resulting copula, as stated by Sklar (1959)'s theorem; and also to provide an unbiased estimate of the copula association parameter (the IFM method provides a biased estimate of the copula parameter in the presence of censored observations in the margins). Since the usual asymptotic approach, that is the computation of the asymptotic covariance matrix of the parameter estimates, is troublesome in this case, we also propose the use of resampling procedures (bootstrap methods, like standard normal and percentile by Efron & Tibshirani (1993), and basic bootstrap by Davison & Hinkley (1997)) to obtain con_dence intervals for the copula-based SUR Tobit model parameters. / Nesta tese de doutorado, consideramos os chamados modelos SUR (da expressão Seemingly Unrelated Regression) Tobit multivariados e estendemos a análise de tais modelos ao empregar funções de cópula para modelar estruturas com dependência não linear. As cópulas, dentre outras características, possuem a importante habilidade (vantagem) de capturar/modelar a dependência na(s) cauda(s) do modelo SUR Tobit em que alguns dados são censurados (por exemplo, em análise econométrica, ensaios clínicos e em ampla gama de fenômenos políticos e sociais, dentre outros, os dados são geralmente censurados à esquerda no ponto zero, ou à direita em um ponto d > 0 qualquer). Neste trabalho, propomos uma versão modificada do método clássico da Inferência para as Marginais (IFM, da expressão Inference Function for Margins), originalmente proposto por Joe & Xu (1996), a qual chamamos de MIFM, para estimação (pontual) dos parâmetros do modelo SUR Tobit multivariado baseado em cópula. Mais especificamente, empregamos uma técnica (frequentista) de ampliação de dados no segundo estágio do método IFM (o primeiro estágio do método MIFM é igual ao primeiro estágio do método IFM) para gerar as observações censuradas e, então, estimamos o parâmetro de dependência da cópula. Repetimos tal procedimento (ampliação de dados e estimação do parâmetro da cópula) até obter convergência. As razões para esta modificação no segundo estágio do método usual, são as seguintes: primeiro, construir/obter distribuições marginais contínuas, atendendo, então, ao teorema de unicidade da cópula resultante de Sklar (Sklar, 1959); e segundo, fornecer uma estimativa não viesada para o parâmetro da cópula (uma vez que o método IFM produz estimativas viesadas do parâmetro da cópula na presença de observações censuradas nas marginais). Tendo em vista a dificuldade adicional em calcular/obter a matriz de covariâncias assintótica das estimativas dos parâmetros, também propomos o uso de procedimentos de reamostragem (métodos bootstrap, tais como normal padrão e percentil, propostos por Efron & Tibshirani (1993), e básico, proposto por Davison & Hinkley (1997)) para a construção de intervalos de confiança para os parâmetros do modelo SUR Tobit baseado em cópula.

[pt] O objetivo deste trabalho foi investigar a validade da hipótese da restrição financeira ao investimento fixo em uma amostra de empresas brasileiras não financeiras de capital aberto, listadas em bolsa de valores, entre 1995 e 2003. O estudo pretende contribuir para o debate dos motivos da reduzida participação do crédito no financiamento ao investimento fixo no Brasil. A teoria da restrição financeira ao investimento postula que, quando existem imperfeições no mercado de capitais, a estrutura de capital é relevante para as decisões empresariais e as decisões de investimento dependem da disponibilidade de recursos internos. A intensidade das restrições financeiras depende do grau de assimetria informacional e das condições financeiras das empresas. Por conseguinte, a sensibilidade do investimento à disponibilidade de recursos internos varia de acordo com as características das empresas. Procurou-se, então, analisar a intensidade das restrições financeiras em função de tamanho, rentabilidade, distribuição de dividendos, liquidez, endividamento e controle de capital. A amostra foi formada por 160 empresas. Foram adotados o modelo de investimento baseado em Fazzari e Petersen (1993), a metodologia empírica desenvolvida por Fazzari, Hubbard e Petersen (1988) e o método de regressão em painel. Os resultados permitiram concluir que as empresas brasileiras listadas em bolsa de valores enfrentaram restrições financeiras aos seus investimentos fixos durante o período estudado. / [en] The purpose of this study was to examine the hypothesis of financial restriction on fixed investment in a sample of Brazilian non-financial public companies, between 1995 and 2003. The study intends to contribute to the debate concerning the reasons for the low share of credit in the financing of fixed investment in Brazil. The theory of financial restriction on investment presupposes that when there are market capital imperfections, the capital structure is important for business decisions and that the investment decisions depend on the availability of cash flow. The intensity of financial restrictions depends on the degree of informational asymmetry and the financial conditions of companies. Consequently the sensitivity of investment to the availability of cash flow varies according to corporate characteristics. Thus an attempt was made to relate the intensity of financial restrictions to size, profitability, dividend pay out, liquidity, indebtedness, and control. 160 corporations were included in the sample. The study adopted an investment model based on Fazzari and Petersen (1993), an empirical methodology developed by Fazzari, Hubbard and Petersen (1988) and a panel regression method. It can be concluded from the results that Brazilian public companies indeed faced financial restrictions on their fixed investments between 1995 and 2003.

[pt] A maioria das pesquisas sociais e de comportamento apresenta uma estrutura hierárquica, a qual pode ser caracterizada pela existência de agrupamento das unidades de análise. Nesta dissertação empregou-se modelos multiníveis aos dados de avaliação educacional do Sistema Nacional de Avaliação Básica (SAEB). O objetivo foi analisar a Repetência Escolar dos alunos de 4.a série do ensino fundamental na disciplina de matemática. Foram feitas regressões de Poisson com a variável Repetência como resposta e várias variáveis explicativas associadas ao aluno, professor e escola. Nos modelos foram considerados dois níveis de hierarquia (nível 1=aluno; nível 2=escola). Os trabalhos foram feitos no software Mlwin o qual possibilita o uso de dados multiníveis. / [en] The most of social and behaviour researches show hierarquical structure. In this dissertation, the evolution of education data s of Brazilian National System for the Evolution Education (SAEB) were used in the multilevel models. The aim was analysed repetence of students in the primary school in mathematics subject. Poisson Regressions were made with Repetence as response variable and a lot of explanatory variables were linked student, teacher and school. In this models were considered two hierarchy levels (1-student and 2-school). The procedures were made in the software Mlwin that allows using multileves data s. / [es] La mayoria de las investigaciones sociales y de comportamiento presentan una extructura jerárquica, que puede ser caracterizada por la existencia de agrupamientos de las unidades de análisis. En esta disertación se emplean modelos multiníveles en datos de evaluación educacional del Sistema Nacional de Evaluación Básica (SAEB). EL objetivo fue analizar la Repitencia Escolar de los alumnos de 4ª grado de la primaria (4ª série, ensino fundamental) en la disciplina de matemáticas. Se ajustaron regresiones de Poison utilizando con la variable Repitencia como respuesta y varias variables explicativas asociadas al alumno, profesor y escuela. En los modelos fueron considerados dos níveles de jerarquía (nivel 1=alumno; nivel 2=escola), utilizando el el software Mlwin, que es específico para el uso de datos multiníveles.

[pt] Neste trabalho, os modelos Poisson-gama são estendidos para uma formulação mais geral onde o preditor linear das covariáveis é substituído por um preditor aditivo de funções genéricas destas covariáveis. Como nos modelos aditivos generalizados (MAG), as funções lineares das covariáveis constituem um caso particular de modelo aditivo e as funções suavizadores utilizadas são as splines cúbicas naturais. A formulação semi-paramétrica permite ampliar o campo de aplicação desta classe de modelos. Os modelos semi-paramétricos são estimados por um processo iterativo combinando maximização da verossimilhança e algoritmo backfitting. Todos os algoritmos de estimação e diagnósticos estão implementados nas linguagens de programação R e C. / [en] This work is aimed at extending the Poisson-Gamma models towards a more general specification, where the linear predictor of covariates is replaced by an additive predictor of generic functions of these covariates. Just like the generalized additive models (GAM), the linear functions of covariates are a particular case of additive models and the natural cubic splines are used as smoothing functions. The semiparametric specification allows to enlarge the possibilities of application of these models. The semiparametric models are fitted by an iterative process that combines maximization of likelihood and backfitting algorithm. All the routines for model fitting and diagnostics are implemented in R and C programming languages.

[pt] O principal objetivo desta dissertação é estudar modelos de previsão da geração eólica utilizando os dados de cinco parques eólicos, mais precisamente comparar o desempenho dos modelos lineares e não lineares. Utilizando a metodologia do modelo não-linear STAR-TREE (Smooth Transition AutoRegression Tree) e comparando com o modelo linear Box e Jenkins através de medidas estatísticas. Basicamente, o modelo STAR-TREE é uma combinação dos modelos STAR (Smooth Transition AutoRegression) e CART (Classification and Regression Tree), realizando assim uma modelagem em árvore onde a transição entre os regimes é feita de forma suave através da função logística e nos nós terminais são ajustados modelos preditivos. Neste estudo será ajustado nos nós terminais um modelo simples constante e também modelos autorregressivos. / [en] The main objective of this dissertation is to study wind generation forecasting models using data from five wind farms, more accurately compare the performance of linear and nonlinear models. Using the methodology of the nonlinear model STAR-TREE (Smooth Transition Autoregression Tree) and compare with the linear model BoxandJenkins through statistical measures. Basically the model STAR-TREE is a combination of models STAR (Smooth Transition Autoregression) and CART (Classification and Regression Tree), thus creating a modeling tree where the transition between regimes is done smoothly through the logistics function and in the terminal nodes are adjusted predictive models. In this study will fit in the terminal nodes, a simple model of constant and a autoregressive models.

[pt] A crescente produção de petróleo em águas brasileiras torna cada vez mais importante a gestão logística de alívios das plataformas produtoras. A programação de alívios das plataformas deve ser realizada de forma antecipativa, evitando a parada de produção por falta de espaço disponível para armazenagem. Uma interrupção da produção de petróleo, por menor que seja, causa uma perda direta de receita para a empresa produtora. Alívios realizados muito próximos ao completo enchimento de todos os tanques da plataforma representam risco iminente de perda de produção e são denominados alívios críticos. Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo estatístico com dados históricos de 2016 a 2019 para criar um modelo multivariado de previsão dos alívios críticos em uma grande empresa de petróleo brasileira. O modelo de regressão dinâmica foi utilizado para avaliar como as variáveis presentes no processo de programação de alívios se relacionam com o percentual mensal de alívios críticos. A partir do modelo gerado foram identificadas que as variáveis de produção mensal, estoque médio, previsão do tempo, lote médio e exportações mensais impactam no percentual de alívios críticos do mês. Foi realizada uma análise de sensibilidade, a partir da qual foi possível concluir que a gestão de estoques da empresa é o fator fundamental para a redução dos alívios críticos e consequentemente a redução das chances de perda de produção. / [en] The growing oil production in Brazilian waters makes the logistic management of offloadings from the platforms increasingly important. The platform offloading schedule must be carried out in advance, avoiding production stoppage due to lack of available storage space. An interruption in oil production, however small, causes a direct revenue loss for the producing company. Offloadings performed very close to the complete filling of all the platform tanks represent an imminent loss of production risk and are called critical offloadings. This work aims to carry out a statistical study with historical data from 2016 to 2019 to create a multivariate model for forecasting critical offloadings in a large Brazilian oil company. The dynamic regression model was used to evaluate how the variables present in the offloading scheduling process are related to the monthly percentage of critical offloadings. From the developed model, it was identified that the variables of monthly production, average stock, weather forecast, average batch and monthly exports impact the percentage of critical offloadings of the month. A sensitivity analysis was carried out, from which it was possible to conclude that the company s inventory management is the fundamental factor for the reduction of critical offloadings and, consequently, the reduction of the chances of production loss.

[pt] Esta dissertação teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de geração de energia elétrica por meio de esforço muscular de seres humanos, utilizando uma bicicleta geradora, conectada à rede elétrica comum. A motivação resultou da experiência do autor na área de geração distribuída, que identificou uma dificuldade em instalar sistemas de geração solar fotovoltaica em topo de edifícios. Como metodologia de pesquisa, o trabalho, utilizou a regressão linear múltipla, com o software IBM SPSS servindo como executor das tarefas. As regressões apresentaram resultados promissores, apresentando um R(2) ajustado elevado, respeitando todas as premissas de uma regressão linear múltipla, e confirmando algumas suspeitas. As simulações feitas com base no modelo criado mostram um potencial de geração de energia considerável para o Brasil. Como conclusão, apesar do modelo criado ser de boa capacidade preditiva, recomenda-se mais estudos antes de uma extrapolação populacional ou um investimento financeiro. / [en] This dissertation aimed to develop a model for predicting the generation of electrical energy through human muscular effort, using a generator bicycle, connected to the common electrical grid. The motivation resulted from the author s experience in distributed generation, which identified a difficulty in installing photovoltaic solar generation systems on top of buildings. As a research methodology, the work used multiple linear regression, with the IBM SPSS software serving as the executor of the tasks. The regressions showed promising results, presenting a high ajusted R(2), considering all the premises of a multiple linear regression, and confirming some suspicions. The simulations made based on the model created show a considerable energy generation potential for Brazil. In conclusion, despite the model created being of good predictive capacity, further studies are recommended before a population extrapolation or a financial investment.