Este trabalho apresenta um estudo sobre o paradigma de Algoritmos Genéticos aplicados a área de Predições de Séries Temporais. O resultado deste trabalho é apresentado na forma de comparação dos resultados obtidos entre o Modelo Clássico de Predição (UCM), Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o modelo de Algoritmos Genéticos desenvolvido neste trabalho. Este estudo foi realizado trabalhando-se basicamente com o Índice Mensal de Produção Industrial do Estado do Rio Grande do Sul fornecido pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Os resultados obtidos mostram que os Algoritmos Genéticos podem atingir níveis satisfatórios de precisão em relação aos valores preditos quando comparados com os valores reais. A validação é feita com predições de um passo à frente e de sete passos à frente. Estas predições são em relação aos sete meses iniciais do ano de 1993. / This work presents a study of Genetic Algorithms paradigm applied to Forecasting Time Series. The results are compared with the obtained with the Classic Model of Prediction (UCM), Artificial Neural Networks (RNAs). This study was accomplished using with the Monthly Index of Industrial Production of the State of Rio Grande do Sul, supplied by the IBGE(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The results show that the Genetic Algorithms can accomplish a satisfactory precision when compared with the real values. The validation is made with predictions, one and seven steps ahead. These predictions are equivalent to the seven initial months of 1993.

Este trabalho elaborou séries temporais de eventos extremos de precipitação, de 1901 a 2000 para o Estado do Rio Grande do Sul (RS). Utilizou-se reanálises da Universidade de Delaware (EUA), registros históricos de jornais, registros oficiais, e dados de 17 estações meteorológicas do INMET no RS. Identificou-se anomalias climáticas (positivas e negativas) de precipitação ao longo do século XX em diferentes pontos do RS. Adotou-se como evento extremo anomalias superiores (inferiores) a 50 mm (-50 mm). As séries foram aplicadas a um zoneamento da precipitação do RS visando avaliar a variabilidade e a distribuição, assim como a influência do El Niño – Oscilação Sul (ENOS). O zoneamento escolhido foi: Campanha, Litoral e Planalto. Por fim, foi gerada uma classificação da variabilidade da precipitação durante eventos ENOS para o RS, no século XX, com base na classificação do ENOS na região do Niño 3.4. Identificou-se que as zonas Campanha e Planalto são mais suscetíveis à variabilidade do ENOS com média de 75 mm em eventos positivos e -67 mm em eventos negativos de precipitação, e o Litoral apresenta menor influência aparente, indicando uma subdivisão desta zona em dois setores devido ao seu contraste latitudinal. A maior anomalia mensal para os meses neutros foi de 428,90 mm (abril de 1959), 224,51 (abril de 1941) mm em anos de El Niño e 174,55 mm (janeiro de 1938) em La Niña. Por fim, observouse que o zoneamento não se mostrou adequado para esta análise, pois o Planalto, maior zona em área, apresenta uma amplitude de 1200 m na altimetria, e o Litoral apresenta um comportamento diferenciado devido ao contraste latitudinal e a escarpa do planalto no litoral norte. Identificou-se que os primeiros 50 anos do século XX apresentam equivalência entre a região do Niño 3.4 e o RS. A partir de 1950, os eventos no RS passaram a ter uma classe maior do que no Niño 3.4, ou seja, houve um aumento (diminuição) médio de 50 mm (-25 mm) nas anomalias positivas (negativas) de precipitação no RS. Assim, nos últimos 50 anos, um evento de uma determinada classe na região Niño 3.4 pode gerar anomalias de precipitação maiores no Rio Grande do Sul. / This work elaborated time series of precipitation extreme events (1901-2000) for the Rio Grande do Sul State (RS). Reanalysis from University of Delaware, newspapers historical records, official records and data from 17 INMET meteorological stations were used. Precipitation climatic anomalies (positive and negative) were identified at different points of RS during the 20th century. It was found that positive (negative) anomalies were above (below) of 50 mm (-50 mm). The time series were applied to a RS precipitation zoning to spatialize the variability and distribution, as well the influence of El Niño – South Oscillation (ENSO). The zoning was: Campanha, Litoral and Planalto. Afterwards, a classification of RS precipitation variability during ENSO events was generated based on Niño 3.4 region classification. It was identified that Campanha and Planalto zones are more susceptible to ENSO variability, pointing a mean of 75 (-67) mm in positive (negative) precipitation events, and the Litoral showed less apparent influence, indicating a subdivision of this zone into two sectors due it’s latitudinal contrast. The highest monthly anomaly in neutral months was 428,90 mm (April 1959), 224,51 mm (April 1941) in El Niño events and 174,55 mm (January 1938) in La Niña events. Finally, it was observed that the zoning was not adequate for this analysis, since the Planalto, largest zone, presents 1200 m of amplitude in altimetry and the Litoral presents differentiated behavior due the latitudinal contrast and the escarpment of the Plateau on the north coast. It was identified that the first 50 years of the 20th century presented equivalence between Niño 3.4 region and the RS classifications. After 1950, the events in RS started to show a higher class than in Niño 3.4. There was an average increase (decrease) of 50 mm (-25 mm) in positive (negative) precipitation anomalies in RS. Then, in the last 50 years, an event of a certain category may generate higher precipitation anomalies at the Rio Grande do Sul.

Este trabalho aplica algumas formas de penalização tipo LASSO aos coeficientes para reduzir a dimensionalidade do espaço paramétrico em séries temporais, no intuito de melhorar as previsões fora da amostra. Particularmente, o método denominado aqui como WLadaLASSO atribui diferentes pesos para cada coeficiente e para cada defasagem. Nas implementações de Monte Carlo deste trabalho, quando comparado a outros métodos de encolhimento do conjunto de coeficientes, essencialmente nos casos de pequenas amostras, o WLadaLASSO mostra superioridade na seleção das covariáveis, na estimação dos parâmetros e nas previsões. Uma aplicação a séries macroeconômicas brasileiras também mostra que tal abordagem apresenta a melhor performance de previsão do PIB brasileiro comparada a outras abordagens. / This dissertation applies some forms of LASSO-type penalty on the coefficients to reduce the dimensionality of the parameter space in time series, in order to improve the out-of-sample forecasting. Particularly, the method named here as WLadaLASSO assigns different weights to each coefficient and lag period. In Monte Carlo implementations in this study, when compared to other shrinkage methods, essentially for small samples, the WLadaLASSO shows superiority in the covariable selection, in the parameter estimation and in forecasting. An application to Brazilian macroeconomic series also shows that this approach has the best forecasting performance of the Brazilian GDP compared to other approaches.

Neste trabalho analisamos processos de longa dependência com parâmetro fracionário variando no tempo. Estes processos exibem dois comportamentos de longa dependência distintos: até uma certa observação k, o parâmetro de longa dependência do processo tem valor A partir da observação k + 1, este parâmetro assume um valor d(2). Propomos neste trabalho um estimador para localizar o ponto de mudança de regime k. Apresentamos simulações de Monte Cario para as estimações dos parâmetros k, (i(1) e 5 = d(2) - d(1). / In this work we analyze long memory processes with fractional parameter varying in time. These processes show two long memory behaviors: until a certain observation k, the fractional parameter of the process has d(1) value. From the observation fc + 1, this parameter takes the ri(2) value. In this work we propose an estimator to locate the regime-change point k. We present Monte Cario simulations for estimation of the parameters k, ri(1) and = ^(2) _ (^(1).

Este trabalho apresenta um novo modelo de redes neurais para análise e previsão de séries temporais: o modelo ARMA-CIGMN (do inglês, Autoregressive Moving Average Classical Incremental Gaussian Mixture Network) além dos resultados obtidos pelo mesmo. Este modelo se baseia em modificações realizadas em uma versão reformulada da IGMN. A IGMN Clássica, CIGMN, é similar à versão original da IGMN, porém baseada em uma abordagem estatística clássica, a qual também é apresentada neste trabalho. As modificações do algoritmo da IGMN foram feitas para melhor adpatação a séries temporais. O modelo ARMA-CIGMN demonstra boa capacidade preditiva e a modelagem ainda pode ser auxiliada por conhecidas ferramentas estatísticas como a função de autorrelação (acf, do original em inglês autocorrelation function) e a de autocorrelação parcial (pacf, do original em inglês partial autocorrelation function), já utilizadas em modelagem de séries temporais e nos modelos da IGMN original. As comparações foram feitas utilizando-se séries conhecidas e dados simulados. Foram selecionados para comparação os modelos estatísticos clássicos ARIMA (do inglês, Autoregressive Integrated Moving Average), a IGMN original e duas modificações feitas ainda na IGMN original:(i) um modelo similar ao modelo ARMA (do inglês, Autoregressive Moving Average) clássico e (ii) um modelo similar ao modelo NOE (do inglês, Nonlinear Output Error). Também é apresentada um versão reformulada da IGMN, usando a abordagem clássica da estatística, necessária para o desenvolvimento do modelo ARMA-CIGMN. / This work presents a new model of neural network for time series analysis and forecasting: the ARMA-CIGMN (Autoregressive Moving Average Classical Incremental Gaussian Mixture Network) model and its analysis. This model is based on modifications made to a reformulated IGMN, the Classical IGMN (CIGMN). The CIGMN is similar to the original IGMN, but based on a classical statistical approach. The modifications to the IGMN algorithm were made to better fit it to time series. The proposed ARMA-CIGMN model demonstrates good forecasts and the modeling procedure can also be aided by known statistical tools as the autocorrelation (acf) and partial autocorrelation functions (pacf), already used in classical statistical time series modeling and also with the original IGMN algorithm models. The ARMA-CIGMN model was evaluated using known series and simulated data. The models used for comparisons were the classical statistical ARIMA model and its variants, the original IGMN and two modifications over the original IGMN: (i) a modification similar to a classical ARMA (Autoregressive Moving Average) model and (ii) a similar NOE (Nonlinear Output Error) model. It is also presented a reformulated IGMN version with a classical statistical approach, which is needed for the ARMA-CIGMN model.

Muitas vezes, é de interesse na análise de séries temporais verificar se existe periodicidade numa série dada. Para isso é empregada a análise espectral clássica, utilizando a função densidade espectral e a função periodograma. O objeti,·o desse trabalho é fornecer uma análise espectral alternativa baseada em cruzamentos de ordem superior, ou HOC. Enunciamos um teorema que mostra a relação entre análise espectral clássica e análise espectral utilizando cruzamento de ordem superior. / In the analysis of time series, it is often intercsting to seek for periodicities in a given series, where the classical spectral analysis is used through the spectral density and periodogram functions . The goal of this work is to supply an alternative spectral analysis technique based on Higher Order Crossings or HOC. A theorem showing the relationship between classical spcctral analysis and Higher Order Crossings is given.

Estudos recentes em séries temporais direcionam-se àquelas que apresentam característica de longa dependência, ou seja, séries temporais nas quais a dependência entre observações distantes não é desprezível. Neste trabalho, analisamos o modelo ARFIN!A(p, d,q ), para dE (0,0;0,5), que apresenta a. característica de longa dependência. Como estimativas para o grau de diferenciação d consideramos os estimadores obtidos através da função periodograma, da função periodograma suavizado e da função de máxima verossimilhança sugerida por Whittle, comparando a variância e o erro quadrático médio destes estimadores através de diversas simulações. / Recent work on time series analysis is concerned with the property of long mcmory, that is, time series in which the dependence between distant observations is not negligible. In this work we analyzc the ARF I .NI A(p, d, q) model, for d E (0.0; 0.5), that has the property of long memory. We consider estimators for the degree of differencing d based on the perioclogram function, on the smoothed periodogram function , anel on the maximum likelihood function suggested by Whittle. Through several simulations we compare the variance anel the mean squared error for these estimators.

Este trabalho descreve EXTIO (Extraction of Temporal Information Using Ontologies), uma abordagem que permite a normalização de expressões temporais e a organização em ontologia de fatos temporais extraídos de texto em linguagem natural. Isto permite que motores de busca possam aproveitar melhor a informação temporal de páginas daWeb, realizando inferências sobre fatos temporais. EXTIO propõe: a normalização de expressões temporais relativas através de uma gramática formal para a língua inglesa; e a organização de fatos temporais extraídos do texto normalizado em uma ontologia. Expressões temporais relativas são construções textuais de tempo que se referem a uma data absoluta cujo valor é relativo a outra data. Por exemplo, a expressão “three months ago” (três meses atrás) é uma expressão temporal relativa, pois seu surgimento no texto se refere a uma data três meses antes da data de publicação do documento. Experimentos demonstram que a gramática formal proposta para a normalização de expressões temporais relativas supera o baseline na eficácia da normalização e no tempo de processamento de documentos em linguagem natural. A principal contribuição deste trabalho é a gramática formal para normalização de expressões temporais relativas de texto na língua inglesa. Também é contribuição deste trabalho o processamento semântico da informação temporal disponível em formato texto em documentos, para que possa ser melhor aproveitada por motores de busca. / This work describes EXTIO, an approach for the normalization of temporal expressions and the semantic organization of temporal facts extracted from natural language text. This approach allows search engines to benefit from temporal information in Web pages, performing inferences on temporal facts. EXTIO proposes: the normalization of relative temporal expressions through a formal grammar for the English language; and the organization of temporal facts extracted from normalized text in an ontology. Relative temporal expressions are textual time structures that refer to an absolute date whose value is relative to another date. For instance, “three months ago” is a relative temporal expression because its appearance in the text refers to a date three months before the document publication date. Experiments show that the proposed formal grammar for the normalization of relative temporal expressions has a better performance than the baseline in effectiveness and processing time. The main contribution of this work is the formal grammar for the normalization of temporal expressions in natural language text in English. Another contribution of this work is the semantic processing of temporal information available in documents, so that search engines may benefit from this information.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-10-15T18:54:01Z No. of bitstreams: 1 2014_JaymeMilaneziJunior.pdf: 6506741 bytes, checksum: 35af0d3d19c8dcffb7174539404b393b (MD5) / Approved for entry into archive by Tania Milca Carvalho Malheiros(tania@bce.unb.br) on 2014-10-16T17:36:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_JaymeMilaneziJunior.pdf: 6506741 bytes, checksum: 35af0d3d19c8dcffb7174539404b393b (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-16T17:36:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_JaymeMilaneziJunior.pdf: 6506741 bytes, checksum: 35af0d3d19c8dcffb7174539404b393b (MD5) / A atividade de planejamento de sistemas de potência inclui, como um de seus maiores desafios, a predicação do comportamento da carga. Com a finalidade de otimizar oinvestimento ante os dados de consumo, as empresas do setor elétrico lançam mão de várias técnicas de previsão da evolução da demanda que devem atender. No presente trabalho, o tema da predição espacial e temporal da carga é enfrentado, estudando e incorporando, simultaneamente, a tendência hoje já observada de inclusão de fonte sem microgeração distribuída. Três fontes renováveis e emergentes de geração foram consideradas como geradoras de energia pelos consumidores: enguias elétricas, painéis fotovoltaicos para aproveitamento da luz solar e de interiores, e antenas para reciclagemda energia existente nas ondas eletromagnéticas de radiodifusão. Quatro métodos preditivos foram empregados para prever o comportamento da carga: modelo Auto-Regressivo (AR), Auto-Regressivo com Variável eXógena (ARX), Auto-Regressivo deMédia Móvel com Variável eXógena (ARMAX) e Redes Neurais Artificiais (ANN). Os dados de consumo foram as máximas demandas semanais registradas em 8 Subestações da cidade de Leipzig (Saxônia, Alemanha), durante os anos de 2001, 2002, 2003 e 2004.O dado exôgeno considerado foi a temperatura, em valores diretos e logarítmicos. Das 209 semanas existentes entre 2001 e 2004, as 200 primeiras destinaram-se ao ajuste dos coeficientes nos modelos AR e ao treinamento da rede neural; as 9 semanas restantesforam destinadas à comparação de resultados. A aplicação das técnicas deu-se, assim,em dois estágios: no primeiro, os dados reais da rede de Leipzig foram considerados, eno segundo estágio trabalhou-se com novos valores de demandas máximas, originadaspela inserção de valores hipotéticos de energia recebida das três fontes citadas. Emambos os estágios, o modelo ARMAX foi o de melhor precisão na previsão de dados.O sistema de redes neurais demonstrou ser um sistema sub-ótimo de previsão. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Power systems planning activities include load behavior prediction as one of its mostchallenging tasks. In order to optmize investments related to consumption data, utilitiesfrom the Electrical Sector resort to several forecasting techniques so that theycan predict the power demand which these utilities must support. Along the presentwork, issues related to the spatial and temporal predictions are faced, considering,simultaneously, the observed trend of microgeneration spread. Three emergent renewablesources were proposed to be taken on by consumers: electric eels, photovoltaicsolar panels for outdoor generation and indoor light energy harvesting, and antennasfor radio frequency energy recycling. Four predictive methods were employed in orderto forecast load evolution: Auto-Regressive (AR), Auto-Regressive with eXogeneousinputs (ARX), Auto-Regressive Moving Average with eXogeneous inputs (ARMAX)models and Artificial Neural Networks (ANN). Consumption data were the maximumweekly power demands registered over 8 Power Substations from the city of Leipzig(Saxony, Germany), during the years 2001, 2002, 2003 and 2004. The exogeneousvariable adopted was temperature, in realistic and in logarithmic values. During the209 weeks which are comprised between 2001 and 2004, the _rst 200 weeks served tocoe_cients adjustments, with regards to AR models, and the trainning of the neuralnetwork, in the case of ANN. The last 9 weeks were destinated for results comparison.Techniques were undertaken in two stages: _rstly, only realistic data from LeipzigSubstations were considered, and in the second stage, new values for maximum powerdemands were obtained by means of simulations upon the three emergent sources. Inboth stages, ARMAX model returned the _ttest results, whereas ANN characterizeditself as a sub-optimal prediction system.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Mestrado em Informática, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2015-03-31T15:40:32Z No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoCoelhoVieira.pdf: 662085 bytes, checksum: 8fae3df1c74c85937e5cd8c48823b60b (MD5) / Approved for entry into archive by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br) on 2015-04-20T19:01:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoCoelhoVieira.pdf: 662085 bytes, checksum: 8fae3df1c74c85937e5cd8c48823b60b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-20T19:01:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoCoelhoVieira.pdf: 662085 bytes, checksum: 8fae3df1c74c85937e5cd8c48823b60b (MD5) / Diversos tipos de lógicas são usadas como linguagens para descrever sistemas complexos e suas propriedades com a finalidade de serem verificadas formalmente. Provadores de teoremas baseados em tableaux são ferramentas computacionais capazes de realizar esta tarefa de verificação. Em (WDF98) é proposto um método de prova baseado em tableaux para duas lógicas epistêmico-temporais, KL(n) e BL(n). Neste trabalho implementamos o método de prova baseado em tableaux descrito em (WDF98) e apresentamos um algoritmo para verificação de propriedades epistêmicas e temporais sobre a estrutura do tableau construída por este método. / Logics are used as languages to describe complex systems and their properties in order to be formally verified. Tableaux-based theorem-provers are computational tools which can be used to perform this verification task. (WDF98) propose a proof method based on tableaux for both the epistemic-temporal logics KL(n) and BL(n) . In this work we implement the tableaux-based proof method described in (WDF98) and present an algorithm for verification of epistemic-temporal properties over the structure of the tableau built by this method.