Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9288_Ata de Defesa.pdf: 225566 bytes, checksum: 6da0bfa73a8135bc0ede55dc01438148 (MD5) Previous issue date: 2015-10-30 / CAPES / A modelagem de situações para aplicações sensíveis ao contexto, também chamadas de aplicações sensíveis a situações, é, por um lado, uma tarefa chave para o funcionamento adequado dessas aplicações. Por outro lado, essa também é uma tafera árdua graças à complexidade e à vasta gama de tipos de situações possíveis. Com o intuito de facilitar a representação desses tipos de situações em tempo de projeto, foi criada a Linguagem de Modelagem de Situações (Situation Modeling Language - SML), a qual se baseia parcialmente em ricas teorias ontológicas de modelagem conceitual, além de fornecer uma plataforma de detecção de situação em tempo de execução. Apesar do benefício da existência dessa infraestrutura, a tarefa de definir tipos de situação é ainda não-trivial, podendo carregar problemas que dificilmente são detectados por modeladores via inspeções manuais. Esta dissertação tem o propósito de melhorar e facilitar ainda mais a definição de tipos de situação em SML propondo: (i) uma maior integração da linguagem com as teorias ontológicas de modelagem conceitual pelo uso da linguagem OntoUML, visando aumentar a expressividade dos modelos de situação; e (ii) uma abordagem para validação de tipos de situação usando um método formal, visando garantir que os modelos criados correspondam à intenção do modelador. Tanto a integração quanto a validação são implementadas em uma ferramenta para especificação, verificação e validação de tipos de situação ontologicamente enriquecidos. / The modeling of situation types for context-aware applications, also called situationaware applications, is, on the one hand, a key task to the proper functioning of those applications. On the other hand, it is also a hard task given the complexity and the wide range of possible situation types. Aiming at facilitating the representation of those types of situations at design-time, the Situation Modeling Language (SML) was created. This language is based partially on rich ontological theories of conceptual modeling and is accompanied by a platform for situation-detection at runtime. Despite the benefits of the availability of this suitable infrastructure, the definition of situation types, being a non-trivial task, can still pose problems that are hardly detected by modelers by manual model inspection. This thesis aims at improving and facilitating the definition of situation types in SML by proposing: (i) the integration between the language and the ontological theories of conceptual modeling by using the OntoUML language, with the purpose of increasing the expressivity of situation type models; and (ii) an approach for the validation of situation type models using a lightweight formal method, aiming at increasing the correspondence between the created models’ instances and the modeler’s intentions. Both the integration and the validation are implemented in a tool for specification, verification and validation of ontologically-enriched situation types.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T19:57:37Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Matheus D'Eça de Melo.pdf: 4130030 bytes, checksum: 197c345b13f9e158b3bd1cf880f1dca3 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T19:57:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Matheus D'Eça de Melo.pdf: 4130030 bytes, checksum: 197c345b13f9e158b3bd1cf880f1dca3 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / CAPES / A computação em nuvem é utilizada para os mais diferentes propósitos, desde sistemas comerciais até aplicações de tempo real, como vídeo streaming. Paralisações e quedas de serviço trazem prejuízos financeiros para as organizações provedoras da nuvem pública, além de denegrir a reputação delas. Assim, a disponibilidade representa um dos principais desafios para tornar a computação em nuvem mais confiável. Os administradores precisam ter mecanismos para estimar a disponibilidade de seus sistemas, para poder definir SLAs com mais propriedade. Um dos problemas que afeta diretamente a disponibilidade dos sistemas de nuvem é o envelhecimento de software. Tal problema promove uma degradação gradual do desempenho e confiabilidade das aplicações hospedadas em ambientes de nuvens. Nesse contexto, esta dissertação propõe modelos para avaliação de disponibilidade em ambientes de nuvem com rejuvenescimento habilitado por migração de máquinas virtuais. Para tanto, é adotada uma metodologia que favorece a concepção desses modelos, embasada em modelos de disponibilidade de infraestrutura básica de nuvem (FrontEnd, Nó e VM), que são validados por intermédio da injeção de falhas e reparos em um ambiente real, e em experimentos práticos de envelhecimento e rejuvenescimento de software. Com os modelos de infraestrutura básica da nuvem são geradas fórmulas fechadas, que passam por uma análise de sensibilidade. Experimentos são realizados para indicar a presença de envelhecimento e a efetividade do método de rejuvenescimento proposto. A partir disso, é construído um modelo hierárquico baseado em RBD e SPN capaz de representar diferentes agendamentos de migração de VMs para rejuvenescimento. Os estudos de caso mostram a aplicabilidade dos modelos propostos. Em um deles é possível concluir que, considerando os modos operacional e de falha exibidos, o FrontEnd é o componente mais crítico para a disponibilidade de infraestruturas básicas. E que, considerando o ambiente estudado, o tempo de reparo é mais sensível que o de falha para a disponibilidade estacionária. Em outro, utilizando o modelo SPN, conclui-se que o agendamento correto de migrações pode acarretar ganhos significativos na disponibilidade do sistema, principalmente naqueles que se submetem às cargas de trabalho mais intensas. Ainda são expostos dois estudos de caso adicionais: um para comparar diferentes mecanismos de redundância (cold-standby e warm-standby), e outro para observar o impacto causado pela interrupção em cada migração na disponibilidade estacionária do sistema.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:25:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Yasuhiro Tsukahara.pdf: 1716038 bytes, checksum: fcb403b741576082c787fbd317d4e890 (MD5) Previous issue date: 2013-02-04 / The Basel II accord allows financial institutions to use internal models for measuring capital requirements. However, the use of internal models requires, among other approvals, a validation by an independent area. Thus, the development of techniques for validating risk models has gained much importance in the academic and in the financial markets. This study aims to evaluate some of the main techniques used for validate probability of default models, through the application of these techniques in PD models developed from simulated portfolios. Were evaluated traditional techniques such as KS, AR and area under ROC curve and newer techniques such as CIER, Information Value and measure M. The advantage of using simulated portfolios is that they allow the study of a large number of different situations, which would be impossible by using real portfolios. This study will provide an understanding of the limitations present in validation methodologies of PD models and an assessment of which techniques are more sensitive for each case analyzed. / O acordo de Basiléia II permite que instituições financeiras utilizem modelos internos para mensuração do capital mínimo exigido. No entanto, a utilização de modelos internos exige, dentre outras aprovações, a validação destes por uma área independente. Com isso, o desenvolvimento de técnicas para validação de modelos de riscos tem ganhado importância nos últimos anos tanto no âmbito acadêmico quanto no mercado financeiro. Este estudo tem como finalidade avaliar algumas das principais técnicas utilizadas na validação dos modelos de probabilidade de default (PD), através da aplicação destas técnicas em modelos desenvolvidos a partir de carteiras simuladas. Foram avaliadas desde técnicas mais tradicionais como KS, AR e área sob a curva ROC, até técnicas mais recentes como CIER, Information Value e a medida M. A vantagem em se utilizar carteiras simuladas é que elas permitem o estudo de um grande número de situações distintas, o que seria inviável através da utilização de carteiras reais. A partir deste estudo será possível entender as limitações das metodologias de validação dos modelos de PD e identificar quais técnicas são mais sensíveis a cada um dos casos analisados.

O aumento da importância da cultura da cana-de-açúcar nos últimos anos atraiu de investimentos ao setor sucro-alcooleiro, tornando o planejamento estratégico uma ferramenta essencial na orientação para expansão da cultura em novas áreas e otimização da produção nas áreas tradicionais de cultivo. A modelagem agrícola, por isso, ganhou importância por contribuir neste sentido. Existem diversos modelos de simulação de cana-de-açúcar sendo utilizados em todo o mundo, sendo o DSSAT/CANEGRO um dos mais utilizados. O modelo DSSAT/CANEGRO foi baseado no modelo CERES-MAIZE e desenvolvido na África do Sul. Incluído no conjunto de modelos Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT versão 3.1), e atualizado na versão 4.5 do DSSAT, vem sendo aplicado em diversas regiões do mundo para análise e avanço no conhecimento dos sistemas de produção de cana-deaçúcar. O objetivo do trabalho foi a parametrização e avaliação do modelo calibrado para 5 variedades brasileiras de cana-de-açúcar: CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86 7515 e RB 83 5486. Foram realizadas medidas em campo experimental em duas localidades para as variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20 e obtenção de dados bibliográficos para as variedades RB 86-7515 e RB 83-5486. Uma análise de sensibilidade local, utilizando dados climáticos e pedológicos de Piracicaba foi realizada para determinar a dependência das variáveis simuladas em relação às variações nos parâmetros do modelo. Em seguida, realizou-se a parametrização do modelo utilizando a técnica GLUE (do ingles, generalized likelihood uncertainity estimation). A avaliação das cinco variedades estudadas foi feita utilizando o R²; índice D de Willmott e quadrado médio dos desvios como indicadores estatísticos. Para a variável de índice de área foliar, as variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20 apresentaram índice D variando entre 0,870 e 0,944, sendo com indicadores estatísticos similares para as variáveis altura de colmo (D=0,80), perfilhamento (D=0,90) e teor de sacarose (D=0,50). A variedade RB 83-5486 apresentou resultados próximos aos observados para as variáveis de teor de sacarose e massa fresca do colmo. Os piores resultados foram obtidos para a variedade RB 86- 7515, com D=0,743 para massa fresca do colmo, D=0,821 para altura de colmo, D=0,873 para perfilhamento e D=0,665 para massa seca de colmo. O modelo teve melhor desempenho para as condições de Piracicaba, Pradópolis, Guariba e Porto Feliz, no Estado de Sao Paulo, em comparação com as condições de solo e clima de Couripe, Estado de Alagoas. / The importance of sugarcane crop has increasing during the last years, attracting more investments to the sugarcane sector. Thus, the strategic planning has becoming an essential tool to guide the sugarcane expansion to new areas, as well as to help optimize the traditional production systems. To do so, crop modelling has a great usefulness. There are several models for sugarcane crop simulation around the world, and DSSAT/CANEGRO is one of the most used. DSSAT/CANEGRO model was based in the CERES-MAIZE model and developed in South Africa. It was included in Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT 3.1), and updated in DSSAT 4.5 version. It has been applied in many sites around the world to analyze sugarcane productions systems and advance the knowledge regarding the crop. This research aimed to parameterize and evaluation DSSAT/CANEGRO for 5 Brazilian sugarcane varieties: CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86 7515 e RB 83 5486. CTC 4, CTC 7 and CTC 20 experimental data came from two experimental fields in the State of Sao Paulo and RB 86-7515 and RB 83-5486 varieties data came from bibliographic references. A local sensibility analysis was performed using weather and soil data from Piracicaba to determine the dependency of simulated variables on changes in key parameters. The model was parameterized using the GLUE (generalized likelihood uncertainity estimation) method. The evaluation of five varieties was done using R², Willmott´s index (D) and root mean square error as statistical indicators. D index ranged from 0,870 and 0,944 for green leaf area index for CTC 4, CTC 7 and CTC 20 varieties. The model evaluation was also conducted for the following variables: stalk height (D=0,80), tillering (D=0,90) and sucrose content (D=0,50). The same was done for RB 83-5486 variety using the following variables: sucrose content and stalk fresh mass. The worst results were obtained for variety RB 86-7515, with the following statistics in the validation procedure: (stalk fresh mass D=0,743; stalk height, D=0,821; tillering, D=0,873; stalk dry mass, D=0,665). DSSAT/CANEGRO performed better for Piracicaba, Pradópolis, Guariba and Porto Feliz (State of Sao Paulo) in comparison to the weather and soil conditions of Couripe (State of Alagoas).

O aumento da importância da cultura da cana-de-açúcar nos últimos anos atraiu de investimentos ao setor sucro-alcooleiro, tornando o planejamento estratégico uma ferramenta essencial na orientação para expansão da cultura em novas áreas e otimização da produção nas áreas tradicionais de cultivo. A modelagem agrícola, por isso, ganhou importância por contribuir neste sentido. Existem diversos modelos de simulação de cana-de-açúcar sendo utilizados em todo o mundo, sendo o DSSAT/CANEGRO um dos mais utilizados. O modelo DSSAT/CANEGRO foi baseado no modelo CERES-MAIZE e desenvolvido na África do Sul. Incluído no conjunto de modelos Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT versão 3.1), e atualizado na versão 4.5 do DSSAT, vem sendo aplicado em diversas regiões do mundo para análise e avanço no conhecimento dos sistemas de produção de cana-deaçúcar. O objetivo do trabalho foi a parametrização e avaliação do modelo calibrado para 5 variedades brasileiras de cana-de-açúcar: CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86 7515 e RB 83 5486. Foram realizadas medidas em campo experimental em duas localidades para as variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20 e obtenção de dados bibliográficos para as variedades RB 86-7515 e RB 83-5486. Uma análise de sensibilidade local, utilizando dados climáticos e pedológicos de Piracicaba foi realizada para determinar a dependência das variáveis simuladas em relação às variações nos parâmetros do modelo. Em seguida, realizou-se a parametrização do modelo utilizando a técnica GLUE (do ingles, generalized likelihood uncertainity estimation). A avaliação das cinco variedades estudadas foi feita utilizando o R²; índice D de Willmott e quadrado médio dos desvios como indicadores estatísticos. Para a variável de índice de área foliar, as variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20 apresentaram índice D variando entre 0,870 e 0,944, sendo com indicadores estatísticos similares para as variáveis altura de colmo (D=0,80), perfilhamento (D=0,90) e teor de sacarose (D=0,50). A variedade RB 83-5486 apresentou resultados próximos aos observados para as variáveis de teor de sacarose e massa fresca do colmo. Os piores resultados foram obtidos para a variedade RB 86- 7515, com D=0,743 para massa fresca do colmo, D=0,821 para altura de colmo, D=0,873 para perfilhamento e D=0,665 para massa seca de colmo. O modelo teve melhor desempenho para as condições de Piracicaba, Pradópolis, Guariba e Porto Feliz, no Estado de Sao Paulo, em comparação com as condições de solo e clima de Couripe, Estado de Alagoas. / The importance of sugarcane crop has increasing during the last years, attracting more investments to the sugarcane sector. Thus, the strategic planning has becoming an essential tool to guide the sugarcane expansion to new areas, as well as to help optimize the traditional production systems. To do so, crop modelling has a great usefulness. There are several models for sugarcane crop simulation around the world, and DSSAT/CANEGRO is one of the most used. DSSAT/CANEGRO model was based in the CERES-MAIZE model and developed in South Africa. It was included in Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT 3.1), and updated in DSSAT 4.5 version. It has been applied in many sites around the world to analyze sugarcane productions systems and advance the knowledge regarding the crop. This research aimed to parameterize and evaluation DSSAT/CANEGRO for 5 Brazilian sugarcane varieties: CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86 7515 e RB 83 5486. CTC 4, CTC 7 and CTC 20 experimental data came from two experimental fields in the State of Sao Paulo and RB 86-7515 and RB 83-5486 varieties data came from bibliographic references. A local sensibility analysis was performed using weather and soil data from Piracicaba to determine the dependency of simulated variables on changes in key parameters. The model was parameterized using the GLUE (generalized likelihood uncertainity estimation) method. The evaluation of five varieties was done using R², Willmott´s index (D) and root mean square error as statistical indicators. D index ranged from 0,870 and 0,944 for green leaf area index for CTC 4, CTC 7 and CTC 20 varieties. The model evaluation was also conducted for the following variables: stalk height (D=0,80), tillering (D=0,90) and sucrose content (D=0,50). The same was done for RB 83-5486 variety using the following variables: sucrose content and stalk fresh mass. The worst results were obtained for variety RB 86-7515, with the following statistics in the validation procedure: (stalk fresh mass D=0,743; stalk height, D=0,821; tillering, D=0,873; stalk dry mass, D=0,665). DSSAT/CANEGRO performed better for Piracicaba, Pradópolis, Guariba and Porto Feliz (State of Sao Paulo) in comparison to the weather and soil conditions of Couripe (State of Alagoas).