Doutor -- Escola Nacional de Saude Publica, Rio de Janeiro, 2002. / SAUDE PUBLICA.

Mestre -- Escola Nacional de Saude Publica, Rio de Janeiro, 2003.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-19Bitstream added on 2014-06-13T20:21:18Z : No. of bitstreams: 1 carrenofranco_em_dr_ilha.pdf: 1104356 bytes, checksum: 59a394b0ff72282b6f0e2b9aaffacc4f (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / A previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição de energia elétrica visa determinar a distribuição espaço-temporal do crescimento da demanda de energia elétrica na área de serviço. Essa informação é de vital importância para apoiar o processo de tomada de decisões no planejamento da expansão e operação das redes de distribuição no médio e longo prazo. As metodologias de previsão espacial de demanda requerem uma grande quantidade de dados do sistema elétrico, das características socioeconômicas da região e da população, que geralmente não são de fácil coleta nem manipulação, e muitas vezes não estão disponíveis. Nesta tese apresenta-se e aplica-se uma nova metodologia de previsão espacial de demanda, a partir de um algoritmo de extração de conhecimento baseado em conceitos de algoritmos evolutivos e regras de classificação lingüísticas, para caracterizar a área de serviço e identificar novas áreas com possibilidades de aumento de carga futuro. Com o algoritmo desenvolvido, toda a informação disponível de uma base de dados espacial é extraída, sem importar o tamanho desta, assim, apresenta como flexibilidade o fato de poder ser aplicado em diferentes situações. Além disso, permite o acesso a novas e diferentes bases de dados no futuro. A metodologia proposta foi aplicada em um sistema real de uma cidade de porte médio, com cerca de duzentos mil habitantes, apresentado respostas com acerto em torno de 95%, quando comparadas com as obtidas por especialistas que realizam a projeção de demanda na região. Adicionalmente, são obtidos resultados importantes sobre áreas do município com potencial de desenvolvimento, no longo prazo, que geralmente não são indicadas pelos especialistas. / Spatial electric load forecasting in electric energy distribution systems try to find out the spatial-temporal distribution of the electric energy demand growth in the service area. This information is of vital importance to support the decision-making process in planning the expansion and operation of distribution networks in the medium and long term. The methodologies for spatial electric load forecasting require many data from the electrical system, socioeconomic characteristics of the region and population, which generally are not easy to collect or manipulate, and often are not available. In this thesis, a new spatial electric load forecasting methodology is presented. To characterize the service area and identify the new areas with growth possibility in the future, the methodology uses elements from knowledge extraction, language based classification rules and evolutionary algorithms. The algorithm developed extract all available information from a spatial database no matter the size of it, thus, one of its main advantages is the flexibility to be applied in different situations. In addition, it allows access to new and different databases in the future. The proposed methodology was applied in a real distribution system of a medium size city, about two hundred thousand inhabitants, with a 95% success rate when compared with results obtained by specialists who perform the load forecasting in the region. Also, important results are obtained about areas of the town with development potential in the long term, which generally are not listed by the specialists.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-04-28T16:51:46Z No. of bitstreams: 1 2016_NíckolasCastroSantana.pdf: 2580801 bytes, checksum: b310936ff7fe0f3d34fa5e57d7631ee0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-05-04T12:20:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_NíckolasCastroSantana.pdf: 2580801 bytes, checksum: b310936ff7fe0f3d34fa5e57d7631ee0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-04T12:20:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_NíckolasCastroSantana.pdf: 2580801 bytes, checksum: b310936ff7fe0f3d34fa5e57d7631ee0 (MD5) / As queimadas associadas à expansão da pecuária e agricultura têm se tornado um problema no bioma Amazônico, causando danos severos ao meio ambiente. Imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas no monitoramento de queimadas na extensa Floresta Amazônica, porém há a necessidade de aprimoramentos metodológicos para uma detecção automatizada. Esta pesquisa tem como objetivo avaliar séries temporais MODIS para o mapeamento de áreas queimadas no município de Novo Progresso, Pará, e determinar suas ocorrência nos diferentes tipos de uso e cobertura da terra durante o período de 2000-2014. Na detecção de área queimada, os seguintes dados foram comparados: banda do infravermelho próximo e índices espectrais (NBR, NDVI e NBRT), considerando-se imagens diárias e produtos compostos de 8 dias. As séries temporais MODIS foram filtradas e normalizadas temporalmente para eliminar falsos eventos de queimadas. A determinação dos valores limites para a ocorrência de queimadas foi obtida a partir da comparação da série de imagens MODIS com classificações visuais de dados LANDSAT/TM e ETM+ usando o coeficiente Kappa. O melhor resultado alcançado considerou os seguintes fatores: banda de infravermelho próximo, imagens diárias e normalização pela média, obtendo o valor de coeficiente Kappa de 0,72 e Acurácia Geral de 99%. As áreas desmatadas são as responsáveis por mais de 70% dos eventos de incêndios. As propriedades privadas apresentaram maior porcentagem de área queimada, enquanto as Reservas Ambientais Particulares e Terras Indígenas apresentaram as menores taxas. O resultado do método proposto foi melhor do que o disponível pelo produto de áreas queimadas (MCD45), mas ainda apresenta interferências de cobertura de nuvens que devem ser melhoradas em trabalhos futuros. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Fires associated with the expansion of cattle ranching and agriculture has become a problem in the Amazon biome, causing severe environmental damages. Remote sensing images have been widely used in the fire monitoring on the extensive Amazon forest, but an accurate automated detection still need improvements. This research aims to evaluate MODIS time series spectral indices for mapping burned areas in the municipality of Novo Progresso, Para, and determine their occurrences in the different types of land use/land cover during the period 2000-2014. In burned area detection, the following data were compared: near-infrared band and spectral indices (NBR, NDVI and NBRT), considering daily images and 8-day composite products. MODIS time series were filtered and standardized temporally to eliminate false fire events. Threshold-value determination for the fire occurrences was obtained from the comparison of MODIS series with visual image classification of Landsat TM and ETM+ data using the Kappa coefficient. The best result considered the following factors: near-infrared band, daily data, and mean standardization, obtaining the Kappa coefficient value of 0.72 and Overall accuracy of 99%. The deforested areas are responsible for more than 70% of fire events. Private properties showed a higher percentage of the burned area, while private and Indigenous Lands Environmental Reserves had the lowest rates. The result of the proposed method was better than the burned area product (MCD45), but still shows cloud cover interference that should be improved in future work.

O objetivo deste artigo é avaliar previsões da inflação brasileira a partir do método não-paramétrico de Análise Espectral Singular (SSA). O exercício de previsão utiliza o esquema de janelas rolantes. Diferentes estratégias de combinação de previsões e procedimentos de seleção de variáveis para métodos multivariados foram contempladas. Para robustez, cinco horizontes de previsão foram utilizados. A avaliação das previsões considera diversos procedimentos e medidas estatísticas para oferecer conclusões confiáveis, incluindo razões de erro quadrático médio de previsão, teste de igualdade condicional de habilidade preditiva, diferenças de erro quadrático médio de previsão cumulativas e Model Confidence Set. Os resultados mostram que o SSA supera consistentemente os métodos competidores. Quase todas as previsões SSA superam os competidores em termos de erro quadrático médio de previsão, e em vários casos, com significância estatística. A análise da porção fora da amostra indica superioridade em performance relativa do SSA, especialmente no período de choque nos preços de energia elétrica. Adicionalmente, métodos SSA sempre foram incluídos no conjunto superior do Model Confidence Set. A falta de estudos relacionados com previsão da inflação brasileira e a relativa escassez de análises de previsões via métodos não-paramétricos ressaltam a relevância deste artigo. Não existem pesquisas na literatura de previsão de inflação brasileira aplicando SSA. Uma das estratégias de combinação de previsões aplicadas neste artigo não é comumente encontrada na literatura, na medida em que envolve combinações de diferentes especificações para cada método de previsão. Adicionalmente, restrições de parâmetros foram impostas nas previsões SSA, uma prática não reportada na literatura. / The purpose of this paper is to evaluate Brazilian inflation forecasts produced by the nonparametric method Singular Spectrum Analysis (SSA). This forecasting exercise employs rolling windows scheme. Different strategies of forecast combinations and variable selection procedures for multivariate methods were contemplated. For robustness, five forecast horizons were used. The forecast evaluation considers several statistical measures and procedures to offer reliable conclusions, including mean squared forecast error ratios, tests of equal conditional predictive ability, cumulative square forecast error difference and Model Confidence Set. The results show that SSA consistently outperforms the competitive methods. Almost all SSA forecasts outperforms the competitors in the mean squared forecast error sense, and several with statistical significance. Analysis of the out-of-sample portion indicates relative superior performance of SSA, especially over the period of electricity shock of prices. SSA methods were always included in the superior set of Model Confidence Set procedures. The lack of studies related to Brazilian inflation forecasting and the relative scarcity of nonparametric methods of forecasting analysis highlights the relevance of this paper. There is no research in Brazilian inflation literature applying SSA. One of the forecast combination strategies applied in this paper is not commonly found in the literature, as it involves combinations of different specifications for each forecast method. Additionally, parameter restrictions on SSA forecasts were imposed, a practice which is not reported in the literature.

Até hoje, não existem implementações de SGBDs Temporais disponíveis no mercado de software. A tradução de linguagens de consulta temporais para o padrão SQL é uma alternativa para implementação de sistemas temporais com base em SGBDs comerciais, os quais não possuem linguagem e estrutura de dados temporais. OASIS (Open and Active Specification of Information Systems) é uma linguagem que serve como repositório de alto nível para especificação formal orientada a objetos e geração automática de software, em diversas linguagens, através da ferramenta CASE OO-Method. As aplicações geradas desta forma utilizam, como meio de persistˆencia de objetos, SGBDs comerciais baseados na abordagem relacional. A linguagem OASIS foi estendida com aspectos temporais. A extensão de OASIS com aspectos temporais requer a especificação de um modelo de dados e de uma linguagem de consulta temporais que possam ser utilizados em SGBDs convencionais. Há duas abordagens para resolver o problema. A primeira baseia-se em extensões da linguagem e/ou do modelo de dados de modo que o modelo não-temporal é preservado. A segunda, abordagem de generalização temporal, é mais radical e não preserva o modelo não-temporal. A linguagem ATSQL2 fornece recursos adequados aos conceitos encontrados na abordagem de generalização temporal. Neste trabalho utiliza-se os conceitos de generalização temporal preservando o modelo não-temporal. A presente dissertação tem por finalidade propor um modelo de dados para suporte à extensão temporal da linguagem OASIS, bem como estender a linguagem ATSQL2 para facilitar as consultas a eventos temporais. O sistema de tradução da linguagem de consulta temporal para SQL é também adaptado ao modelo de dados proposto.

Neste trabalho apresenta-se um método de desenvolvimento integrado baseado no paradigma de orientação a objetos, que visa abordar todo o ciclo de desenvolvimento de uma aplicação tempo real. Na fase de especificação o método proposto baseia-se no uso de restrições temporais padronizadas pelo perfil da UML-TR, sendo que uma alternativa de mapeamento destas restrições para o nível de programação é apresentada. Este mapeamento serve para guiar a fase de projeto, onde utilizou-se como alvo a interface de programação orientada a objetos denominada TAFT-API, a qual foi projetada para atuar junto ao ambiente de execução desenvolvido no âmbito desta tese. Esta API é baseada na especificação padronizada para o Java-TR. Este trabalho também discute o ambiente de execução para aplicações tempo real desenvolvido. Este ambiente faz uso da política de escalonamento tolerante a falhas denominada TAFT (Time-Aware Fault- Tolerant). O presente trabalho apresenta uma estratégia eficiente para a implementação dos conceitos presentes no escalonador TAFT, que garante o atendimento a todos os deadlines mesmo em situações de sobrecarga transiente. A estratégia elaborada combina algoritmos baseados no Earliest Deadline, sendo que um escalonador de dois níveis é utilizado para suportar o escalonamento combinado das entidades envolvidas. Adicionalmente, também se apresenta uma alternativa de validação dos requisitos temporais especificados. Esta alternativa sugere o uso de uma ferramenta que permite uma análise qualitativa dos dados a partir de informações obtidas através de monitoração da aplicação. Um estudo de caso baseado em uma aplicação real é usado para demonstrar o uso da metodologia proposta.

Resumo não disponível

[pt] Este trabalho apresenta um modelo linear por partes chamado de modelo ARN. Trata-se de uma estrutura híbrida que envolve modelos autoregressivos e redes neurais. Este modelo é comparado com o modelo AR de coeficientes fixos e com a rede neural estática aplicada à previsão. Os resultados mostram que o ARN consegue identificar a estrutura não-linear dos dados simulados e que na maioria dos casos ele possui melhor habilidade preditiva do que os modelos supracitados. / [en] In this thesis we develop a piece-wise linear model named ARN model. Our model has a hybrid structure which combines autoregressive models and neural networks. We compare our model to the fixed-coefficient AR model and to the prediction static neural network. Our results show that ARN is able to find the non-linear structure of simulated data and in most cases it performs better than the methods mentioned above.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2008. / Submitted by Fernanda Weschenfelder (nandaweschenfelder@gmail.com) on 2009-09-17T17:23:52Z No. of bitstreams: 1 2008_FlavioCastroATeixeira.pdf: 2708631 bytes, checksum: b2249a2d39b8ba9f1e3c4f19a187bc6a (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2010-09-29T12:20:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_FlavioCastroATeixeira.pdf: 2708631 bytes, checksum: b2249a2d39b8ba9f1e3c4f19a187bc6a (MD5) / Made available in DSpace on 2010-09-29T12:20:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_FlavioCastroATeixeira.pdf: 2708631 bytes, checksum: b2249a2d39b8ba9f1e3c4f19a187bc6a (MD5) / O presente trabalho aborda a modelagem de sistemas lineares invariantes ao deslocamento. A analogia entre sistemas lineares invariantes ao deslocamento e filtros é abordada. O projeto ótimo de filtros digitais é postulado como umproblema clássico de aproximação. Como exemplo do problema de aproximação, desenvolve-se detalhadamente no trabalho o problema do projeto ótimo de filtros FIR de fase não-linear com atraso de grupo reduzido nas bandas de passagem. Essa postulação resulta em um problema de otimização não-linear multi-objetivo onde a dificuldade de resolução previne o uso de métodos exatos para a sua resolução. Para abordar esse problema, propõe-se o uso de algoritmos de otimização soft-computing, os quais vêm se mostrando na literatura como os mais adequados no presente momento para resolução de problemas complexos e não-lineares. Entretanto, uma problemática no uso desses algoritmos consiste no ajuste ótimo de seus parâmetros internos. Tendo em vista esse problema, desenvolve-se nesse trabalho ferramentas estatísticas de projeto de experimentos e de indicadores de qualidade multi-objetivo, os quais possibilitam obter estimativas de parâmetros ótimos dos algoritmos de otimização propostos. Adicionalmente, aborda-se a questão da comparação de performance entre os algoritmos propostos e a generalização dos resultados para uma classe mais ampla de projetos de filtros e especificações. Experimentos computacionais foram implementados para a geração de filtros ótimos pertencentes ao conjunto Pareto do problema de otimização multi-objetivo. Por fim, considerações a nível do compromisso entre a aproximação simultânea da magnitude e fase do filtro são abordadas, assim como diretrizes para o projetista do filtro na escolha de um filtro que atenda suas expectativas de projeto dentre as várias soluções possíveis para o problema de otimização multi-objetivo do projeto de filtros digitais. ____________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work address the linear time invariant system modeling problem. The analogy between linear time invariant systems and filter is addressed. The optimum design of digital filters is posed as classical approximation problem. The optimum design of FIR filters with non-linear phase on the stop-bands is used as an example of the approximation problem. This postulation results in a multi-objective non-linear optimization problem which prevents using exact methods for the problem resolution. To address this problem, it is proposed the use of soft-computing optimization algorithms, which have been showing best results on complex non-linear problems. Meanwhile, it is desired to obtain best values estimates of the soft-computing internal parameters. For this problem, it is developed statistical tools based on experimental design and multi-objetive quality indicators to obtain best parameters values estimates of the soft-computing algorithms internal parameters. Additionally, the algorithms performance comparison is addressed in conjunction with generalizations of the results to a wide range of problems and filter specifications. Computational experiments were implemented to generate optimum filters that belong to the Pareto set of the multi-objective problem under study. Finally, considerations involving the trade-off between the simultaneous approximation of both filter magnitude and phase is addressed, as well as guidelines to the filter designer on choosing the best filter that meets its expectations.