Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-16T23:38:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T20:46:37Z : No. of bitstreams: 1 104675.pdf: 11731280 bytes, checksum: afe2067a6daaf4f957617ad6ab9448a6 (MD5) / Métodos de previsão convencionais de séries temporais têm alcançado limitado sucesso na realização de prognósticos de séries econômicas. Este comportamento é devido à dificuldade desses modelos em manipular observações decorrentes de ambientes extremamente dinâmicos, como o mercado de ações. Redes neurais artificiais são, a princípio, capazes de tratar com o problema de instabilidade estrutural entre as observações de uma série temporal. Neste sentido, este trabalho procura investigar a habilidade dos modelos conexionistas em realizar previsões acuradas de séries de preços de ações. É proposta uma forma alternativa de antecipação do comportamento futuro dessas séries, através da identificação de regularidades no movimento da cotação das ações no mercado. Os resultados obtidos pela aplicação de técnicas de redes neurais artificiais são analisados empiricamente e confrontados com aqueles gerados pelos métodos previsão clássicos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T11:50:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T17:44:58Z : No. of bitstreams: 1 175131.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / O presente trabalho procurou implementar um sistema semi-automatizado de Controle Estatístico de Processos (CEP) para dados obtidos em tempo real. Tal sistema abrange um grande escopo de aplicações pois aplica-se tanto para processos serialmente correlacionados como para processos identicamente e independentemente distribuídos (iid). No sistema proposto, os dados são obtidos a partir de sensores em um processo automatizado qualquer. Em seguida esses dados são modelados e são gerados um conjunto de resíduos. Sobre esses resíduos atua uma rede neural, treinada off line, que faz o reconhecimento de padrões de uma carta de controle estatístico de processos em tempo real. O processo pode ser a qualquer momento remodelado para uma nova série de dados ou escolhendo-se um modelo testado anteriormente. Tal sistema foi parcialmente testado em relação a sistemas convencionais e várias medidas de desempenho mostraram resultados satisfatórios. Todo o sistema foi inteiramente simulado por computador e as rotinas computacionais são disponibilizadas para futuros aperfeiçoamentos e comparações. Uma aplicação real foi avaliada abordando um problema de reconhecimento de padrões da atividade eletrencefalográfica do cérebro.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T15:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T17:53:58Z : No. of bitstreams: 1 176225.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / A complexidade do mercado avícola em geral e o crescente aumento na produção de carnes de frangos no mercado brasileiro justificam a realização deste trabalho, que buscou a estruturação de uma estratégia para previsão de demanda para o mercado nacional de frangos de corte. A estratégia proposta buscou a utilização de duas formas diferentes de previsão para gerar uma previsão híbrida. A primeira forma buscou avaliar as séries históricas da produção de carne de frango no país e, através desses dados, gerar previsões para os períodos subsequentes. Os métodos utilizados são métodos tradicionais de previsão, onde se verificam os erros cometidos no tempo, pelos métodos utilizados, procurando-se utilizar, nas previsões, aquele que gera menor erro acumulado. A segunda forma, em adição às previsões tradicionais obtidas, utilizou-se de um modelo econométrico, em que através de uma função, gera-se uma previsão baseada em valores de algumas variáveis contextuais do mercado do frangos. A função econométrica é obtida através da regressão múltipla das séries históricas das variáveis contextuais do mercado de frangos. Após a obtenção das duas previsões, o planejador pode decidir pelo ajuste na previsão final, conforme observação e análise dos erros cometidos por ambas as formas no tempo, ou seja, a experiência na utilização da estratégia de previsão, bem como a observação dos resultados auxiliam na obtenção de previsões mais confiáveis. No entanto, o trabalho não procurou criticar ou enaltecer os métodos tradicionais de previsão, bem como os econométricos, mas buscou obter melhorias nas previsões de demanda para o mercado de frangos de corte, através da integração de duas formas diferentes de previsão. Os resultados apresentados, pela aplicação da estratégia de previsão proposta, mostraram ganhos em relação à utilização de um único método de previsão. Com isso considerou-se viável sua utilização, atingido-se os objetivos propostos neste trabalho.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Metrologia Científica e Industrial, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T05:03:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 284780.pdf: 3484745 bytes, checksum: 0385a31da7ea20735f719b912e6af3f3 (MD5) / O avanço tecnológico tem possibilitado a aquisição e o armazenamento de uma grande quantidade de dados em diversas áreas, dentre os quais, dados oriundos de medições realizadas continuamente ao longo do tempo. A representação e a análise de eventos e comportamentos no tempo é uma tarefa complexa e dependente do domínio de aplicação. Em segurança de barragens, a previsão de valores consiste em uma importante ferramenta de monitoração e prevenção pela capacidade de antecipar informações do processo de medição sob análise e com base nessas, realizar ações de contenção do problema. No entanto, os métodos tradicionais por se basearem na aplicação de técnicas estatísticas e na amostragem de dados, possuem limitações para detectar mudanças no processo. Desse modo, abordagens baseadas em aprendizado de máquina têm sido propostas para auxiliar nessa tarefa, tal como o algoritmo k-Nearest Neighbor-Time Series Prediction (kNN-TSP). Na monitoração da segurança de barragens, os dados das variáveis de interesse são obtidos por meio de processos de medição. Sua confiabilidade está afetada por diversas causas, que resultam no afastamento do resultado da medição com referência ao valor verdadeiro da variável medida, denominado de erro de medição. As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas no apoio à tomada de decisões em segurança de barragens utilizam assim uma informação de entrada distorcida e, consequentemente, pode se esperar que as previsões geradas pelos algoritmos sejam também distorcidas. Para um desempenho adequado das ferramentas de apoio à tomada de decisão, é necessário que os dados sejam gerados por um processo de medição sob controle e capaz. Assim, torna-se fundamental o estudo da influência do uso de dados incertos sobre as ferramentas de auxílio à tomada de decisão, no contexto de controle de processos de medição. Desse modo, neste trabalho foi proposto um modelo de simulação para avaliar o efeito da incerteza de medição, em função de distintas composições de erros sistemáticos e aleatórios, e da frequência de amostragem dos dados, sobre a efetividade das previsões do algoritmo kNN-TSP. Inicialmente, o modelo de simulação foi validado por meio da aplicação do método sobre uma série temporal artificial com características de interesse para a segurança de barragens, tais como tendência e sazonalidade. Posteriormente, o modelo foi aplicado em séries provenientes de um processo de monitoração real, como da medição de deslocamentos da Usina de Itaipu. Com base nos resultados das simulações realizadas, algumas orientações com foco em uma relação custo-benefício entre a qualidade de ajuste do algoritmo aos dados da série e a incerteza de medição puderam ser posicionadas, com o intuito de auxiliar na seleção de ferramentas de previsão de dados para análise de riscos em segurança de barragens.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T20:51:33Z No. of bitstreams: 1 LEYDSON GALVÍNCIO DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 2738181 bytes, checksum: db3cee5c7f083124e00eb4eb3220492c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T20:51:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEYDSON GALVÍNCIO DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 2738181 bytes, checksum: db3cee5c7f083124e00eb4eb3220492c (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / CNPq / A variabilidade espacial e temporal das precipitações no estado da Paraíba, proporciona irregularidades na distribuição da mesma, como frequentemente observado nos eventos de secas prolongadas e excesso de precipitação em intervalos curtos de tempo, comprometendo em termos gerais a qualidade de vida da população. Neste trabalho é elaborado o preenchimento das falhas encontradas nas séries temporais em alguns municípios do Estado, obtendo deste modo, uma séria robusta o bastante, na qual tem a função de auxiliar, as análises dos resultados ao ser trabalhada com a metodologia de Box-Jenkins para séries temporais. Visando assim, a elaboração de prognósticos pluviométricos em algumas cidades do Estado por intermédio de modelos estocásticos, onde nota-se que a forma do modelo SARIMA(1,0,1)×(1,1,1) é o que melhor se ajusta pela análise dos critérios e resíduos, dentre os municípios onde as previsões chegaram a equivaler alguns dos valores observados nas estações pluviométricas. Os municípios localizados nas proximidades do Planalto da Borborema foram os que demonstraram a melhor acurácia em termos de previsibilidade ao ser comparado com os outros analisados neste estudo. / The spatial and temporal variability of rainfall in the state of Paraiba, provides irregularities in the distribution of the same, as often observed in prolonged droughts events and excess rainfall in short time intervals, affecting generally the quality of life of the population. This paper prepared filling the gaps found in the time series in some cities of the State, thereby obtaining a robust serious enough, which has a helper function, the analysis of the results to be crafted with the Box-Jenkins methodology for time series. Aiming thus the development of rainfall predictions in some cities of the State through stochastic models, where it is noted that the model shape SARIMA(1,0,1)×(1,1,1) is the best fit for analysis the criteria and waste from the municipalities where the predictions come to equate some of the values observed in the rainfall stations. The Cities located near of the Planalto of Borborema were the ones that showed the best accuracy in terms of predictability when compared to the other analyzed in this study.

[pt] A especificação de planos deve levar em consideração restrições temporais e restrições sobre o uso de recursos, associadas a cada ação. A abordagem clássica para a execução de planos com tais restrições trabalha em duas fases, que se alternam. Na primeira fase, determina-se o conjunto das ações prontas para execução, sob o ponto de vista de controle de execução. Na segunda fase, consideram-se as restrições temporais e sobre o uso de recursos para gerar um escalonamento viável das ações. Esta separação em duas fases pode levar a ineficiências face à necessidade de refazer a primeira fase quando se detectam inconsistências insanáveis na segunda fase. Esta dissertação inicialmente propõe um modelo para planos que incorpora uma linguagem, bastante rica, para especificar restrições temporais. Em seguida, apresenta um algoritmo para execução de planos com escalonamento, que busca integrar as duas fases anteriormente apontadas. / [en] Any realistic plan specification must take into account temporal and resourse restrictions for actions. The classical approach fo executing plans with restrictions works in two alternating phases. During the first phase, the set of actions that are ready to be executed is determined. In the second phase, temporal and resource restrictions are taken into account to generate a viable scheduling for the ready actions. This separation into two phases may lead to inefficiencies, when inconsistencies in the second phase force backtracking to the first phase. This dissertation first proposes a plan model that incorporates a rich language to specify temporal restrictions. Then, it introduces a plan execution algorithm that integrates the two phases mentioned above, thereby reducing as mush as possible the need for backtracking.

[pt] O sistema de geração de energia elétrica do Brasil é hidrotérmico e de grande porte, com predominância de usinas hidrelétricas. O seu tamanho e características peculiares permitem considerá-lo único em todo o mundo. Conseqüentemente a coordenação de todo esse sistema é uma tarefa de extrema complexidade e, portanto, há a necessidade de um correto planejamento e operação para evitar ou amenizar problemas relacionados a segurança de suprimento. Neste contexto, esta dissertação estuda as condições que resultaram no racionamento de energia elétrica no ano de 2001 e no início de 2002, além dos seus efeitos no curto e médio prazo e posteriormente infere sobre um possível novo racionamento. Para isto foram realizadas previsões do consumo de energia, durante o período de crise e foi desenvolvida uma modelagem computacional para simular os seus efeitos. Para obter os indicativos do racionamento passado e inferir sobre um novo, foram realizadas simulações no Modelo Computacional de Otimização Hidrotérmica de Médio Prazo - NEWAVE, desenvolvido pelo CEPEL. / [en] The Brazilian electric energy generation system is a hydrothermal system of great size, with predominance hydroelectric plants. Its peculiar size and characteristics is the only one in the world. Consequently, its coordination is very complex and, therefore, it´s necessary the correct planning and operation to prevent or reduce problems related to supplement security. In this context, this work studies the conditions that resulted in the rationing of electric energy in 2001 and in the beginning of 2002, as well as the effect in the short term and the medium term and infers on a new rationing possible. For this, energy consumption estimations were done, during the period of crisis and was developed a computational modeling to simulate its effect. To get the indicative of the last rationing and to infer on a new one was done simulations in the Computational Model NEWAVE, developed by CEPEL.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-09-12T19:09:12Z No. of bitstreams: 1 JOÃO NAILSON DE CASTRO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2017.pdf: 6066847 bytes, checksum: 06d6d215ba35522ddc64fb5c435d43f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-12T19:09:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOÃO NAILSON DE CASTRO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2017.pdf: 6066847 bytes, checksum: 06d6d215ba35522ddc64fb5c435d43f4 (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Capes / A Caatinga é um bioma único que só ocorre na região do Semiárido do Brasil (SAB). Este bioma se diferencia principalmente pela capacidade de desenvolver mecanismos de adaptação aos baixos índices pluviométricos da região, além de apresentar alta resiliência nesse ambiente de elevada pressão antrópica. Tendo em vista que a cobertura vegetal exerce um papel muito importante no equilíbrio ambiental, as técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito utilizadas para extrair informações biofísicas da vegetação. Este trabalho, teve como objetivo estabelecer uma metodologia que incorpore a capacidade de caracterização temporal do índice de vegetação à técnica de classificação de imagens para melhorar a identificação das classes de cobertura da Terra na bacia do Rio Sucuru, no Cariri paraibano. Neste sentido, busca-se uma classificação de referência dos padrões de cobertura da terra a partir de imagens de SR, para um período específico, no qual, seja possível uma validação em campo. Além disso, é realizada uma avaliação de uma série temporal de um índice de vegetação para melhoria da classificação realizada. Nessa pesquisa foi adotado parte da metodologia proposta por Chaves et al. (2008), para classificar os padrões de cobertura do solo e uma série temporal de EVI, processadas com 88 imagens selecionadas dos sensores ETM+ e OLI/TIRS, da série Landsat, para o período entre outubro de 2014 a setembro de 2016. Os resultados evidenciaram que analisar a cobertura vegetal utilizando apenas um único momento não retrata fidedignamente os padrões de cobertura do solo, visto que nesse ambiente semiárido as respostas que a vegetação apresenta diante da presença ou ausência de chuva são muito rápidas. Nesse sentido, os resultados mostram que uma análise espaço-temporal, utilizando um índice de vegetação, pode estabelecer uma melhor distinção das categorias atribuídas em uma classificação de padrões de cobertura do solo, possibilitando uma melhor percepção do comportamento da vegetação para um período de 24 meses observado. / The Caatinga is a unique biome that only occurs in the semi-arid region of Brazil. This biome is distinguished, mainly, by the capacity to develop mechanisms of adaptation to the low rainfall rates of the region. Plus, it also has a high resilience level upon high anthropic pressure. Considering that land cover plays a very important role in environmental balance, remote sensing techniques have been widely used to extract biophysical information from vegetation. The objective of this work is to establish a methodology that incorporates a time series vegetation index characterization to the image classification technique for improving the land cover classification in the Sucuru River basin in Cariri, Paraíba. In this sense, a Land Cover classification is acquired from SR images, for a specific data. For this data, there is a ground truth validation. In addition, an evaluation of a vegetation index time series is performed to improve the classification. In this research was adopted part of the methodology proposed by Chaves et al. (2008), to classify land cover patterns and a time series of EVI, processed with 88 images selected from the ETM + and OLI / TIRS sensors of the Landsat series for the period between October 2014 to September 2016. The results evidence that analyzing the land cover for a single time stamp could not reliably portray the land cover patterns since we often have fast changes before and after a rainfall event in this semi-arid environment. In this sense, the results show that a spatiotemporal analysis, using a vegetation index, can establish a better distinction of the categories assigned to a classification of land cover patterns, allowing a better perception of vegetation behavior for a period of 24 Months observed.

[pt] Esta tese tem como objetivo a comparação entre procedimentos para dessazonalização de séries temporais. As metodologias usadas serão a de Modelos Estruturais Clássicos e Bayesianos e a metodologia padrão de dessazonalização X11 ARIMA. Os dados utilizados são as 35 séries reais de índice de preços ao consumidor - IPC para a Região Metropolitana do Rio de Janeiro, fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Pesquisa - IBGE, no período de janeiro de 1991 até dezembro de 1997. Os pacotes computacionais utilizados no decorrer do trabalho são FORECAST PRO (X11 ARIMA0, STAMP (Estruturais Clássicos) e BATS (Estruturais Bayesianos). Além disso, foram também utilizadas séries simuladas com sazonalidade, para melhor analisar os resultados desejados. / [en] The aim of this thesis is a comparisson study among three existing procedures for seasonal adjustment of time series, namely: the tradicional X11 ARIMA and those based on the structural model formulation, i.e., the classical approach of A. Harvey and the Bayesian counterpart of Harrison and Stevens. The data used are 25 real time series of Consumer Price Index for Metropolitan area from Rio de Janeiro from 1991 to 1997, supllied by the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. The computacional packages used during the thesis were SPSS and FORECAST PRO (X11 ARIMA), STAMP (structural classical approach) and BATS (structural bayesian approach). Also, simulated seasonal data were to provide a better understanding of the procedures.

Neste trabalho buscamos evidências, para o caso brasileiro, da Hipótese da Renda Permanente. Primeiro, investigamos a existência de tendências e ciclos comuns entre as séries de consumo e renda per capita. Então, usando o resultado de co-movimentos entre as variáveis decompomos cada série em tendência e ciclo, através dos modelos de componentes não observados de Harvey (1989). Por fim, usando os modelos de vetores autorregressivos, decompomos a variância dos erros de previsão, seguindo a metodologia de Blanchard e Quah (1989), com o objetivo de avaliarmos a importância relativa dos choques permanentes e transitórios para as variações do consumo. Os resultados apontam que as inovações permanentes são responsáveis pela maior parte das variações no consumo. Este resultado embora rejeite a Hipótese da Renda Permanente, indica que o consumo responde pouco a variações transitórias na renda, ou seja, os choques temporários têm pouca importância para o consumo.