Resumo. 2. Apresentação do Problema. 1. Histórico

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Resumo. 2. Apresentação do Problema. 1. Histórico"

Transcrição

1 Aplicação das técnicas Mineração Das como complemento às previsões estocásticas univariadas vazão natural: estu caso para a bacia rio Iguaçu. Marcio Cataldi 1, Carla da C. Lopes Achão 2, Bruno Goulart Freitas Macha 1, Simone Borim da Silva 1 e Luiz Guilherme Ferreira Guilhon 1 1 Operar Nacional Sistema Elétrico (ONS) 2 Planning Engenharia e Consultoria Resumo Este trabalho apresenta os resultas obtis a partir da aplicação técnicas mineração das e Res Neurais com treinamento bayesiano, para o balizamento da escolha da melhor previsão vazões naturais sistema molos estocásticos PREVIVAZ. Para aplicação sta técnica, foram utilizadas informações precipitação observada e prevista, além das vazões naturais verificadas nas últimas semanas que anteceram a previsão. O estu foi realiza para os aproveitamentos hidrelétricos Foz Areia e Salto Santiago na bacia rio Iguaçu. Os resultas obtis indicam que a utilização sta ferramenta po ser uma solução simples e eficaz para a diminuição s erros previsão em horizonte semanal vazão natural nesta bacia. Palavras-chave: Data Mining; Res Bayesianas; Molos Estocásticos; Previsão vazões. 1. Histórico A partir I ENCONTRO TÉCNICO SOBRE PREVISÕES DE SÉRIES TEMPORAIS SCEN, em maio 1993, algumas empresas setor elétrico iniciaram o processo contratação senvolvimento molo PREVIVAZ junto ao CEPEL. Naquela ocasião, as empresas participantes GCOI (Grupo Coornar para a Operação Interligada) financiaram seu senvolvimento, que ocorreu entre o segun semestre 1994, sen entregue a versão 1.1 em zembro A partir sse momento, o PREVIVAZ foi utiliza e foi se aperfeiçoan até culminarem, em março 1998, os testes para sua validação com a posterior elaboração relatório intitula Molo PREVIVAZ - Testes Finais Validação Agosto/1998. Esse relatório foi aprova pelo GCOI Resolução RS-G-2946/98 em 6/1/98. Em janeiro 1999, o molo foi implanta para todas as bacias Sistema Interliga Nacional pelo ONS e passou a ser utiliza no Programa Mensal Operação Eletroenergética (PMO) a partir fevereiro Em 11/4/2, o ONS apresentou uma comparação entre o molo PREVAZ (molo estocástico em base mensal utiliza até então pela ELETROBRÀS) durante to o ano 1999, e o molo PREVIVAZ (Horizonte Semanal), tornan-se um consenso a cisão se substituir a previsão semanal, até então obtida pela sagregação da vazão mensal molo PREVAZ, pela previsão vazões semanais calculadas pelo molo PREVIVAZ, a partir PMO maio 2. O PREVIVAZ é um molo previsão vazões médias semanais constituí um conjunto alternativas metologias para previsão vazões para um horizonte até seis semanas, em base estocástica, utilizan combinações molos estatísticos estacionários ou periódicos, com diferentes métos estimação parâmetros e diferentes tipos transformações. 2. Apresentação Problema As metologias estocásticas contidas no molo PREVIVAZ [CEPEL, 24] contemplam os molos autoregressivos e médias móveis, com estrutura estacionária ou periódica, ou seja, os molos AR(p) e PAR(p), com p até orm 4, e PARMA(p,q) e ARMA (p,q), com p até orm 3 e q orm 1. As transformações pom ser logarítmica, Box & Cox ou sem transformação [Guilhon, 23]. Os métos estimação parâmetros se baseiam no méto da máxima verossimilhança e são o méto s momentos, o méto regressão simples e o regressão em relação à origem das previsões. O PREVIVAZ divi o histórico em duas metas, estiman, para cada semana, os parâmetros tos os molos para a primeira meta, e verifican o erro médio quadrático da previsão com os das da segunda meta histórico, conforme a equação (1) a seguir. N ( X i X i prev ) 2 obs i = 1 (1) N on, X i prev Vazão prevista no instante i. X i obs Vazão observada no instante i. N número total semanas da meta histórico consirada. Em seguida, forma análoga, o PREVIVAZ estima os parâmetros tos os molos para cada semana da segunda meta da série e verifica o erro médio quadrático da previsão com os valores da primeira meta histórico. Calcula-se então a média s erros médios quadráticos cada molo para as duas metas histórico, e é feita uma ornação mo a escolher aquela metologia que apresente o menor valor médio erro médio quadrático. Após a escolha melhor molo, o PREVIVAZ estima novamente os parâmetros, consiran agora

2 todas as semanas histórico e passa a utilizar este molo com os novos parâmetros calculas para cada semana específica. Esta molagem, no entanto, não incorpora informações precipitação na bacia, sejam estas precipitação observada ou prevista, as quais são fundamentais na composição da vazão natural afluente. Neste artigo será mostra que é possível melhorar o sempenho sistema PREVIVAZ, manten sua característica univariada, a partir da utilização um critério seleção capaz balizar a escolha melhor molo ste sistema. Esta escolha ocorre ntro uma faixa vazões previstas por um sistema auxiliar, que incorpora outras informações, tais como os das previstos e observas precipitação na bacia. Desta forma, buscou-se por meio da utilização das técnicas mineração das (Data Mining), uma classificação para as previsões vazões naturais is aproveitamentos localizas na bacia rio Iguaçu, a saber: UHE Foz Areia e Salto Santiago. Para tal, utilizou-se o aplicativo WEKA 1 Data Mining Waikato Environment for Knowledge Analysis, software mínio público e gran portabilida, implementa em linguagem Java, que possibilita a aplicação um gran número tecnologias distintas para o estu classificação. Dentre as técnicas empregadas pelo software WEKA para a previsão das faixas vazão natural, foram testadas aquelas baseadas em Res Neurais (RN) e Inteligência Artificial (IA), tais como árvores cisão ID3 e J48; RN tipo Multi Layer Perceptron e Lazy, classificares baseas em regras associação, além RN com treinamento bayesiano e algoritmo automatização procura basea na técnica Hill-Climbing (subida da encosta ou gradiente). Esta última técnica foi a que apresentou, em tos os experimentos, os melhores resultas. Uma breve scrição classificar bayesiano disponível no software WEKA, utiliza neste estu, será apresentada a seguir. 3. Teoria Bayesiana Esse teorema tem como premissa que os itens e relações interesse são a manifestação leis distribuição probabilida. É, portanto, uma abordagem essencialmente quantitativa, olhan para o problema como a escolha da melhor hipótese um espaço hipóteses, ou seja, aquela que é mais coerente com os das problema. [Friedman et al. 1997] O teorema Bayes, sen um s resultas mais importantes da teoria das probabilidas, é também o princípio fundamental da aprendizagem bayesiana. Esse teorema po ser resumi como: Teorema: Se {A1, A2,..., Am} é uma partição espaço resultas e B um acontecimento qualquer, com B)>, e para cada i Ai)>, então: P i { 1,..., m) A ) B A ) i i ( Ai B) = m (2) i= 1 A ) B A ) i on: A) é a probabilida ocorrência acontecimento A A B) é a probabilida A condicionada por B, finida por P (A B)/B) De uma maneira geral pomos entenr a A B) como sen a probabilida evento A ocorrer, ten em vista que o evento B já ocorreu. Uma conseqüência imediata ste teorema po ser aplicada para is acontecimentos A e B, tais A)> e B)>. Neste caso po-se assumir então que: B A) A) P ( A B) = (3) B) Em um treinamento res bayesianas, supomos que o nosso conjunto das (instâncias treino) é signa por D, então pelo teorema anterior, temos uma forma calcular a probabilida ocorrência uma hipótese h, ten por base os das treinamento, através da seguinte relação: D h) h) P ( h D) = (4) D) Nesse caso a probabilida h D) é a nominada probabilida à posteriori ocorrência um evento em h, da que tenha ocorri um termina evento ntro conjunto das D. O termo h) é a probabilida à priori da hipótese h. A probabilida à priori é a probabilida ocorrência não condicionada ao treinamento, e somente ao conjunto das que compõe o treinamento. Ela é calculada avalian-se a probabilida inicial ocorrência cada classe ntro conjunto treinamento. Consiran que temos um espaço hipóteses possíveis H, então em uma re bayesiana, preten-se terminar qual a melhor hipótese à posteriori, levanse em consiração o conjunto das observas D. Se interpretarmos a melhor hipótese como sen a mais provável, atenn ao conjunto das observas D, isto é, a hipótese com melhor valor probabilida à posteriori, então o valor procura, ve ser: h MAP = argmax h D) (5) on h H. Na equação 5, então, pomos obter o valor maior probabilida ocorrência para um evento à posteriori i 1

3 Laranjeiras Sul Santa Clara Solais Novo Foz Areia Guarapuava Maireira Gavazzoni Fazenda Maracanã União da Vitória Santa Cruz Timbo Foz Cachoeira Fluviópolis São Mateus Sul Porto Amazonas São Bento Rio Negro Fragosos (h MAP), levan-se em consiração o treinamento bayesiano probabilidas. O classificar bayesiano irá criar um conjunto tabelas probabilida organizadas em formato árvore, unidas através diversos nós que formam um conjunto acíclico busca, conforme apresenta no exemplo da Figura 1. Nesta figura, os nós representam as variáveis mínio e os arcos as relações pendência probabilística direta entre as variáveis que as conectam. A probabilida cada tabela seguirá a configuração da re bayesiana, mo que o nosso conjunto variáveis D seja forma por k variáveis, on D = {xi,..., xk}, com k>1. A probabilida bayesiana (P BS) ocorrência cada tabela será então [Bouckaert 24]: P BS = { d pa( d)) d D} (6) on pa(d) é a probabilida cada subconjunto d que compõe a tabela. 4. Descrição e Justificativa s Das Com o objetivo obter um sempenho satisfatório nos testes com o software WEKA, foram testadas inúmeras configurações, a partir da combinação das variáveis vazão (observada e prevista) e precipitação (observada e prevista). Cabe notar que as variáveis precipitação previstas incluídas neste estu corresponm àquelas geradas pelo molo ETA [Black, 1994] Centro Previsão Tempo e Estus Climáticos CPTEC, referentes aos aproveitamentos da bacia rio Iguaçu (Foz Areia e Salto Santiago). Os das utilizas compreenram o perío entre 1994 e 23. A fim validar a metologia proposta foram testas is anos: 22 e 23. O perío treinamento corresponnte ao teste 22 foi 1994 a 21. Para se testar o ano 23, utilizou-se o perío treinamento compreendi entre 1994 e 22. Para compor a precipitação observada para o trecho a montante Foz Areia, foram utilizas das ze postos pluviométricos, ao passo que para o trecho a montante Salto Santiago, foram utilizas das apenas is postos. A distribuição s postos pluviométricos, s pontos gra molo ETA e das principais usinas da bacia rio Iguaçu po ser observas na Figura 2. Salto Santiago Centro da gra molo ETA Postos pluviométricos Foz Areia Figura 1 - Exemplo árvore probabilidas bayesianas para o trecho da bacia rio Iguaçu a montante da UHE Salto Santiago. A maior probabilida bayesiana, ou seja, a classe mais provável ocorrer, será encontrada através da busca acíclica realizada em todas as tabelas das k variáveis. Essa busca é feita utilizan-se o algoritmo Hill Climbing. Maiores talhes pom ser encontras em [Buntine 1996]. Vale ressaltar que para a solução da equação 6, o classificar bayesiano necessita três hiperparâmetros, sen que somente um les, o hiperparâmetro α, é ajustável na versão classificar bayesiano disponível no Weka. De acor com o valor atribuí a esse parâmetro, será termina o peso que cada tabela probabilidas terá na escolha da classe maior probabilida ocorrência. Maiores talhes sobre o classificar bayesiano pom ser encontras em Witten e Frank (2) Centro da gra molo ETA Postos pluviométricos Aproveitamentos hidroelétricos Figura 2 Topografia da bacia rio Iguaçu s a cabeceira até a UHE Salto Santiago. É importante notar que para cada aproveitamento obteve-se o melhor sempenho no software Data Mining utilizan uma terminada configuração, isto é, a partir uso diferentes conjuntos variáveis, observan a pendência cada uma las em relação às mais variáveis estudadas. A finição da configuração ótima s aproveitamentos que possibilitou o melhor sempenho nos testes com Data Mining resultou da aplicação um conjunto testes, quan foram avaliadas várias combinações ntre as variáveis disponíveis. A escolha das variáveis foi feita através análises estatísticas padrões nos estus Data Mining, a saber: matriz correlação, ngramas e Análise Componentes

4 Principais (ACP). As faixas classe stas variáveis foram escolhidas a partir da análise da curva permanência cada uma las, com o objetivo se obter classes que pussem caracterizar principalmente períos cheia e recessão, períos estes on os erros molo PREVIVAZ são maiores, vi principalmente ao fato molo não incorporar as informações precipitação. Serão apresentadas a seguir algumas figuras utilizadas nas análises realizadas para o trecho da bacia rio Iguaçu a montante da UHE Foz Areia. Cabe ressaltar que análises semelhantes foram realizadas para que se pusse obter a composição final das variáveis apresentadas nas figuras 4 a 7. A partir ssas análises e da realização inúmeros testes com o conjunto treinamento, obteve-se a configuração que possibilitou o melhor sempenho para Foz Areia. As variáveis scritas na tabela 1. Tabela1: Variáveis utilizadas para a UHE Foz Areia. Sigla Significa Q_1 Vazão natural média observada na semana anterior à semana da previsão (m 3 /s) Q Vazão natural média observada na semana da previsão (m 3 /s) QUV Vazão natural média observada no posto União da Vitória na semana da previsão (m 3 /s) QPUV Vazão natural média prevista para o posto União da Vitória na semana seguinte à semana da previsão (m 3 /s) Q_PREV Vazão natural média prevista para a semana seguinte ou QM1 à semana da previsão (m 3 /s) P** Precipitação diária acumulada em 7 dias observada na semana da previsão (mm). PdM4* Previsão Precipitação acumulada para os próximos 4 dias a partir da data da previsão (mm) PdM3* Previsão Precipitação acumulada 4º ao 7º dia a partir da data da previsão (mm) *Nos testes realizas consiran a previsão perfeita precipitação essas variáveis foram compostas pelos valores precipitação observada na semana a ser prevista. ** Nos testes que utilizaram a previsão precipitação molo ETA, os últimos 3 dias ssa variável foram compostos com a previsão precipitação, visan completar a semana operativa. A precipitação média foi obtida pelo méto Kriging. A metologia cálculo, bem como a análise e discussão seu uso foram abordadas por Cataldi e Macha (24). Dissimilarida Figura 3 Matriz correlação. Na Figura 3 po-se observar a correlação entre as variáveis usadas no estu. O ngrama, que representa os agrupamentos obtis, é mostra na Figura 4. As análises componentes principais por variável e por perío histórico são apresentadas nas figuras 5 e 6. Figura 4 Dengrama. A análise das figuras 5 e 6 nos faz perceber que o conjunto componentes principais forma somente pelas vazões, em geral, só é capaz representar to o conjunto das nos casos on ocorrem pequenas variações entre as vazões naturais semanais.

5 CP 1 CP 2 CP 3 Variância QM1 Q_1 Q PDM3 PDM4 P Variância Figura 5 Análise Componentes Principais por variável. CP 1 CP 2 CP Figura 6 Distribuição das Componentes Principais ao longo toda a série histórica. As faixas que possibilitaram o melhor sempenho classificar bayesiano foram obtidas a partir curvas distribuição probabilidas (Figura 7), e estão apresentadas na figura Figura 7 Curva permanência em porcentagem das vazões naturais totais a UHE Foz Areia (m 3 /s) Figura 8 Faixas vazões e precipitação utilizadas para a UHE Foz Areia Observan a Figura 3 pomos perceber que a previsão precipitação s últimos 3 dias da semana a ser prevista (PDM3) foi a variável que apresentou menor correlação com a vazão da semana a ser prevista (QM1), porém, ela contém informações importantes nos casos on a variação nos valores vazão entre as semanas observada e prevista é gran, como po ser observa na ACP (Figura 5). Observa-se na Figura 4, como era se esperar, is grans grupos formas pelas variáveis analisadas: um forma pelas variáveis precipitação e outro pelas variáveis vazão natural. A ACP apresentada na Figura 5 indica que com os 3 Componentes Principais (CP) encontras, cerca 98 % da série poria ser explicada. A ACP é uma técnica estatística que po ser utilizada para redução número variáveis e para fornecer uma visão estatisticamente privilegiada conjunto das. A ACP consiste em reescrever as variáveis originais em novas variáveis nominadas Componentes Principais - CP, através uma transformação coornadas. Os CP são as novas variáveis geradas através uma transformação matemática especial realizada sobre as variáveis originais. Cada CP é uma combinação linear todas as variáveis originais. Nestas combinações, cada variável terá uma importância ou peso diferente. As variáveis pom guardar entre si correlações que são suprimidas nos CP, ou seja, os componentes principais são ortogonais entre si. Deste mo, cada componente principal traz uma informação estatística diferente das outras. As variáveis originais têm a mesma importância estatística, enquanto que os componentes principais têm importância estatística crescente, ou seja, os primeiros componentes principais são tão mais importantes que pomos em alguns casos até sprezar os mais. Vale ressaltar na análise da Figura 5 que o CP (1) é forma pela transformação linear parte todas as variáveis subconjunto das, e sozinho é capaz explicar cerca 87% s eventos. Os CP (2) e (3) são formas apenas pela transformação linear s das vazão natural (com fasagem temporal). Pomos observar na Figura 6 que o CP (1) é capaz explicar os eventos gran variação entre as semanas (observada e prevista). Já os componentes (2) e (3) juntos não são

6 capazes intificar essas grans variações entre as vazões naturais semanais. Essa análise é um indício que nessas situações as informações precipitação, tanto observadas quanto previstas, são fundamental importância para o conhecimento das vazões futuras em complemento ao conhecimento das vazões passadas. As outras variáveis e configurações analisadas foram: vazões naturas semanais observadas com fasagem 2 e 3 semanas, previsão precipitação para 7 dias agrupas e precipitação observada acumulada nos últimos 7 dias dividida em is conjuntos, com 4 e 3 dias. Essas variáveis/configurações foram retiradas estu por não apresentarem relevância nas análises estatísticas e/ou por comprometerem o sempenho classificar bayesiano, sen que em muitas vezes, o próprio molo classificação excluía algumas ssas variáveis/configurações. Esta exclusão se u pelo fato ssas variáveis/configurações não apresentarem uma relação causa e efeito significativa, ponto vista probabilístico, com a variável a ser prevista. Um resumo processo e das tecnologias envolvidas para a criação ste tipo molo, que foi batiza como Molo Previsão Classes Vazão (MPCV), po ser vislumbra no fluxograma apresenta na figura 9. Análise Análise s s das: das: Verificação Verificação Outliers; Outliers; Preenchimento Preenchimento falhas; falhas; Interpolação Interpolação da da chuva chuva média. média. Testes Testes estatísticos: estatísticos: Escolha Escolha das das variáveis variáveis mais mais relevantes, relevantes, seus seus agrupamentos agrupamentos (sumarizações) (sumarizações) e suas suas fasagens fasagens temporais. temporais. Escolha Escolha da da melhor melhor tecnologia tecnologia para para a predição predição classes classes vazões vazões naturais. naturais. Treinamento Treinamento e testes testes para para o ajuste ajuste s s parâmetros parâmetros molo molo classificação classificação escolhi. escolhi. SIRIUS Weka Weka Utilização Utilização operacional operacional molo molo já já calibra: calibra: Necessida Necessida somente somente eventuais eventuais recalibrações. recalibrações. 1 -Análise -Análise estatística estatística s s das das 2 -Escolha -Escolha e configuração configuração da da Re Re Neural Neural 3 -Operacionalização -Operacionalização Molo Molo Validação Validação molo molo classificação classificação e seus seus parâmetros parâmetros com com um um conjunto conjunto das das não não utiliza utiliza nas nas etapas etapas treinamento treinamento e teste. teste. Weka Weka Operacional Figura 9 Fluxograma com as etapas análise estatística, escolha e configuração da tecnologia Re Neural e operacionalização MPCV. A partir das faixas vazões semanais previstas pelo classificar bayesiano, interferiu-se na escolha melhor molo PREVIVAZ em todas as semanas em que a sua previsão (aquela realizada pelo molo melhor classifica pelo sistema PREVIVAZ) se apresentou fora da faixa sugerida. Nestes casos, buscou-se a previsão molo melhor posiciona ntro ranking s molos utilizas pelo sistema PREVIVAZ, constantes em seu relatório resultas, e que estivesse ntro da faixa vazão terminada pelo molo balizamento senvolvi no software WEKA. Cabe ressaltar que, para algumas semanas, on o melhor molo escolhi pelo PREVIVAZ estava fora da faixa terminada pelo WEKA, o critério busca scrito acima não obteve sucesso, ten em vista o fato as previsões s molos PREVIVAZ estarem fora da faixa terminada. A alternativa encontrada para contornar este problema foi buscar, ntro ranking s molos, aquele cuja previsão mais se aproximava da faixa prevista pelo classificar bayesiano. Esta metologia foi testada para is aproveitamentos da bacia rio Iguaçu, a saber: Foz Areia e Salto Santiago, consiran-se das previsão perfeita e real precipitação. Conforme elucida anteriormente, os das previsão real precipitação foram geras pelo molo ETA CPTEC. Desta forma, para cada aproveitamento e para cada ano teste (22 e 23), foram obtis is conjuntos resultas: um consiran previsão perfeita precipitação (obtida através da interpolação s das observas nos postos pluviométricos) e o outro consiran a previsão real precipitação, como será apresenta a seguir. Nas tabelas 3 e 4 estão disponíveis os principais resultas sse trabalho. Na tabela 3 são apresentadas as comparações s erros médios quadráticos relativos das previsões vazão natural média semanal sistema para os anos 22 e 23, com e sem a utilização da metologia senvolvida nesse trabalho. Na tabela 4 são apresentadas as comparações somente para as semanas on foi possível utilizar o critério seleção proposto. Essas previsões são realizadas pelo Operar Nacional Sistema Elétrico ONS uma vez por semana e com uma antecedência 3 a 4 dias em relação ao início da semana a ser prevista. 5. Resultas obtis nos testes molo. Os resultas apresentas a seguir foram obtis no senvolvimento MPCV. Assim, partin informações precipitação observada e prevista, além das vazões verificadas nas últimas semanas que anteceram a previsão, foram estabelecidas faixas para as variáveis inseridas no classificar bayesiano, forma a se ter uma classificação associada a cada previsão.

7 Tabela 3. Resumo s erros médios quadráticos das previsões vazão natural média semanal relativos aos anos 22 e 23. UHE Foz Areia Salto Santiago Tabela 4. Resumo s erros médios quadráticos das previsões vazão natural média semanal, relativos às semanas em que a aplicação da metologia interferiu no resulta. UHE Foz Areia Salto Santiago Ano Ano Molo Operacional Previsão Precipitação Previsão Precipitação (%) (%) com Data Mining A aplicação MPCV mo operacional na rotina previsão semanal vazões naturais ONS, para a bacia rio Iguaçu, se u a partir ano 26 com a autorização da Agência Nacional Energia Elétrica - ANEEL. Des então, foram avalias os valores iniciais previstos pelo molo PREVIVAZ com o resulta balizamento sugeri pela técnica mineração das. Ambos os valores previstos foram armazenas e comparas com os valores observas na bacia. Nas figuras 1 e 11, po-se analisar a evolução da previsão semanal vazões naturais realizadas com o PREVIVAZ e com o MPCV para as UHE Foz Areia e Salto Santiago, respectivamente. Essas previsões foram comparadas com os das vazão natural total observada nesses trechos até o fechamento da primeira semana outubro 26. (%) Perfeita 22,8 28,5 Real 26,2 Perfeita 35,4 5, Real 36,9 Perfeita 24,5 33,7 Real 28,1 Perfeita 27, ,1 Real 29,4 com Data Mining (%) Perfeita 34,7 26,6 Real 35,7 31,1 Perfeita 57,3 29,2 Real 63,3 38,1 Perfeita 43, 26,5 Real 4,1 3,5 Perfeita 39,4 25, Real 37, 24,1 Vazões Médias Semanais (m³/s) Vazões Médias Semanais (m³/s) Verifica com Data Mining Figura 1 Acompanhamento da previsão semanal vazões naturais para a UHE Foz Areia (m³/s) Verifica com Data Mining Figura 11 Acompanhamento da previsão semanal vazões naturais para a UHE Salto Santiago (m³/s). De mo geral, verifica-se que para vazões baixas, como as que ocorreram em meas setembro 26 na bacia rio Iguaçu, o uso MPCV, na maioria s casos, não modifica os valores previstos pelo PREVIVAZ. Em relação ao erro médio obti entre os valores previstos e observas, nota-se que para o aproveitamento Foz Areia, no perío 4 semanas, houve 11 ocasiões on o MPCV indicou uma mudança da faixa vazões semanais previstas. Deste total, em 8 ocasiões, a alteração resultou numa melhora da previsão e, por conseguinte, na diminuição erro absoluto entre o valor espera e o verifica. Em 3 ocasiões a indicação da nova faixa pelo MPCV implicou num afastamento maior da previsão em relação ao valor observa na bacia. Na figura 12 é apresenta à diferença entre os erros médios quadráticos calculas nas ocasiões on houve alteração patamar inicial previsto pelo PREVIVAZ. Destaca-se que na 35º semana, foi obtida uma melhora significativa cerca 8% da previsão quan utilizada a técnica mineração das.

8 Diferença entre os EMQ das vazões previstas (%) MELHORAS PIORAS Figura 12 Diferença entre o erro Médio Quadrático das vazões previstas pelos molos e MPCV para a UHE Foz Areia (%) Em relação ao aproveitamento Salto Santiago, como po ser observa na figura 13, houve um total 9 mudanças faixa vazão prevista pelo MPCV na mesma amostra 4 semanas ano 26. Deste total, em 6 ocasiões houve aproximação valor previsto com o verifica e, em 3 ocorrências, houve maior dispersão entre os mesmos. Destaca-se um erro acentua da previsão na 15º semana, após a alteração da previsão pelo MPCV. Este tipo erro na previsão vazões MPCV geralmente está associa a grans svios entre a precipitação prevista pelo molo ETA e aquela ocorrida na bacia. Pequenas variações entre os totais precipitação observada e prevista geralmente não implicam em grans erros nas previsões vazão MPCV, já que a previsão precipitação é inserida no molo através faixas valores, tal como ilustra na figura 8. Diferença entre os EMQ das vazões previstas (%) MELHORAS PIORAS Figura 13 Diferença entre o erro Médio Quadrático das vazões previstas pelos molos e MPCV para a UHE Salto Santiago (%) 7. Conclusões Este estu monstrou que a aplicação das técnicas Data Mining po se apresentar como uma importante ferramenta para análise variáveis interações não lineares, como aquelas que compõem a estrutura s fenômenos hidrológicos. Dentre as técnicas estudadas, os classificares bayesianos foram os que apresentaram melhor streza na predição das classes vazões naturais, para a maioria s casos analisas. Nos anos escolhis para a validação da metologia, os resultas obtis com a interferência classificar bayesiano melhoraram o índice acerto das previsões molo PREVIVAZ em todas as situações, inclusive naquelas on foi utilizada a previsão precipitação molo ETA. Destaca-se a previsão para o ano 23 no aproveitamento Foz Areia, on os erros foram reduzis pela meta nas semanas on o classificar interferiu diretamente no resulta. Cabe ressaltar que a alternativa apresentada nesse estu é simples aplicação e possui um custo computacional extremamente baixo. Em relação à utilização operacional MPCV, foram observas melhores resultas nas previsões vazão para UHE Foz Areia. Esse comportamento po estar associa a melhor distribuição e cobertura pluviométrica nessa região. A molagem estocástica univariada contida no molo PREVIVAZ, por muitas vezes, dificulta a previsão mudanças no comportamento das vazões entre uma semana e outra, o que ocasiona um efeito que é conheci como efeito sombra. A inserção das variáveis precipitação como complementação às previsões PREVIVAZ, se mostrou, ao longo ste estu, como uma alternativa relativamente eficiente na minimização ste tipo erro sistemático. Entretanto em muitos casos essa correção não por ser realizada forma mais efetiva, vi ao fato que em algumas semanas, nenhuma das previsões realizadas pelos molos sistema PREVIVAZ estar ntro da faixa prevista pelo MPCV. Por outro la, nos casos on a incerteza da previsão precipitação induziu a previsão MPCV à faixas vazões muito distintas s valores verificas, os resultas PREVIVAZ, cuja tendência é se aproximar da média longo termo, vi a sua natureza estocástica, fizeram com que, especificamente nesses casos, os erros não aumentassem forma significativa, minimizan o erro associa à inclusão previsões precipitação equivocadas no processo previsão vazões. Para dar continuida a este trabalho esta metologia está sen replicada para a bacia rio Uruguai. 8. Referências [1] Black T.L., 1994: NMC Notes: The New NMC mesoscale Eta mol: Description and forecast examples. Weather and Forecasting, 9, [2] Bouckaert, R. B., Bayesian Network Classifiers in WEKA, Internal Notes, 24 [3] Buntine, W.L. A gui to the literature on learning probabilistic networks from data, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 8:195-21, 1996.

9 [4] Cataldi, M., Macha, C.O., Avaliação da previsão precipitação utilizan a técnica Downscale molo ETA e suas aplicações no setor elétrico, XIII Congresso Meteorologia, 24. [5] CEPEL, Molo Previsão Vazões Semanais Aplica ao Sistema Hidroelétrico Brasileiro Molo, Manual Referência, 24. [6] Friedman, N., Geiger, D., Goldszmidt, M., Bayesian network classifiers. Machine learning, 29: , [7] Guilhon, L.G.F. Molo Heurístico Previsão Vazões Naturais Médias Semanais Aplica à Usina Foz Areia, - Dissertação Mestra, UFRJ, 23 [8]Witten, I.H., Frank, E., Data Mining: Practical machine learning tools and techniques with Java implementations, Morgan Kaufmann Publishers, Abstract This paper presents the results obtained from the utilization of a public minion software that, through Data Mining and Neural Networks with Bayesian training is capable of laying the foundation for the selection of the most appropriate natural in- flow forecast used in the PREVIVAZ stochastic moling system. This technique utilizes precipitation information, forecasted and observed, as well as verified natural inflow data record over the weeks that prece the actual forecast target ma at the water courses at the Foz Areia and Salto Santiago hydroelectric plants located in the Iguaçu River Basin. The results obtained indicate that the usage of these tools can provi a simple and efficient solution to reduce natural inflow forecast errors on a weekly forecast basis for the Iguaçu River Basin Keywords: Data Mining; Bayesian Networks; Stochastic Mols; Inflow Forecasts

RBRH Revista Brasileira de Recursos Hídricos Volume 12 n.3 Jul/Set 2007, 83-92

RBRH Revista Brasileira de Recursos Hídricos Volume 12 n.3 Jul/Set 2007, 83-92 RBRH Revista Brasileira Recursos Hídricos Volume 12 n.3 Jul/Set 2007, 83-92 Aplicação das Técnicas Mineração Das como Complemento às Previsões Estocásticas Univariadas Vazão Natural: Estu Caso para a Bacia

Leia mais

Marcio Cataldi 1, Carla da C. Lopes Achão 2, Bruno Goulart de Freitas Machado 1, Simone Borim da Silva 1 e Luiz Guilherme Ferreira Guilhon 1

Marcio Cataldi 1, Carla da C. Lopes Achão 2, Bruno Goulart de Freitas Machado 1, Simone Borim da Silva 1 e Luiz Guilherme Ferreira Guilhon 1 Aplicação das técnicas de Mineração de Dados como complemento às previsões estocásticas univariadas de vazão natural: estudo de caso para a bacia do rio Iguaçu Marcio Cataldi 1, Carla da C. Lopes Achão

Leia mais

MODELOS UTILIZADOS NO PLANEJAMENTO E PROGRAMAÇÃO DA OPERAÇÃO DO SIN

MODELOS UTILIZADOS NO PLANEJAMENTO E PROGRAMAÇÃO DA OPERAÇÃO DO SIN 5 MODELOS UTILIZADOS NO PLANEJAMENTO E PROGRAMAÇÃO DA OPERAÇÃO DO SIN 5.1 MODELOS HIDROLÓGICOS PREVISÃO DE VAZÕES E GERAÇÃO DE CENÁRIOS NO ONS A previsão de vazões semanais e a geração de cenários hidrológicos

Leia mais

APLICAÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE VAZÕES A CURTO PRAZO NA SUB-BACIA DO ALTO RIO PARANAÍBA RELATÓRIO FINAL. Fevereiro de 2012

APLICAÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE VAZÕES A CURTO PRAZO NA SUB-BACIA DO ALTO RIO PARANAÍBA RELATÓRIO FINAL. Fevereiro de 2012 APLICAÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE VAZÕES A CURTO PRAZO NA SUB-BACIA DO ALTO RIO PARANAÍBA RELATÓRIO FINAL Fevereiro de 212 ONS 153/12 Rev. Data Descrição da revisão Elaborado por Verificado por Autorizado

Leia mais

3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha

3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha 3 Metodologia de Previsão de Padrões de Falha Antes da ocorrência de uma falha em um equipamento, ele entra em um regime de operação diferente do regime nominal, como descrito em [8-11]. Para detectar

Leia mais

Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka

Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka 1 Introdução A mineração de dados (data mining) pode ser definida como o processo automático de descoberta de conhecimento em bases de

Leia mais

Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro

Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro Tiago Mendes Dantas t.mendesdantas@gmail.com Departamento de Engenharia Elétrica,

Leia mais

SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI LEARNING SYSTEMS FOR IDENTIFICATION OF PEQUI FRUIT SEEDS NUMBER

SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI LEARNING SYSTEMS FOR IDENTIFICATION OF PEQUI FRUIT SEEDS NUMBER SISTEMAS DE APRENDIZADO PARA A IDENTIFICAÇÃO DO NÚMERO DE CAROÇOS DO FRUTO PEQUI Fernando Luiz de Oliveira 1 Thereza Patrícia. P. Padilha 1 Conceição A. Previero 2 Leandro Maciel Almeida 1 RESUMO O processo

Leia mais

3 Energia Hidrelétrica

3 Energia Hidrelétrica 3 Energia Hidrelétrica A energia hidrelétrica é a obtenção de energia elétrica através do aproveitamento do potencial hidráulico de um rio. O seu potencial está relacionado com a força da gravidade, que

Leia mais

Técnicas de Mineração de Dados Aplicadas a Reservatórios visando à Gestão Ambiental na Geração de Energia

Técnicas de Mineração de Dados Aplicadas a Reservatórios visando à Gestão Ambiental na Geração de Energia Técnicas de Mineração de Dados Aplicadas a Reservatórios visando à Gestão Ambiental na Geração de Energia Aluno: Gabriel Leite Mariante Orientador: Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco Introdução e

Leia mais

Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos 1

Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos 1 Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos 1 Carlos Eduardo Barbosa, Eduardo Ogasawara, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso PESC COPPE Universidade Federal do Rio de

Leia mais

UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA

UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA UTILIZANDO O SOFTWARE WEKA O que é 2 Weka: software livre para mineração de dados Desenvolvido por um grupo de pesquisadores Universidade de Waikato, Nova Zelândia Também é um pássaro típico da Nova Zelândia

Leia mais

tipos de métodos, técnicas de inteligência artificial e técnicas de otimização. Por fim, concluise com as considerações finais.

tipos de métodos, técnicas de inteligência artificial e técnicas de otimização. Por fim, concluise com as considerações finais. 1. Introdução A previsão de vendas é fundamental para as organizações uma vez que permite melhorar o planejamento e a tomada de decisão sobre o futuro da empresa. Contudo toda previsão carrega consigo

Leia mais

Considerações sobre Conhecimento Incerto e Redes Bayesianas

Considerações sobre Conhecimento Incerto e Redes Bayesianas Considerações sobre Conhecimento Incerto e Redes Bayesianas Felipe S. Gurgel 1, Maiquel de Brito 1 1 Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC Departamento de Automação e Sistemas - DAS UFSC/CTC/DAS

Leia mais

Uma Abordagem de Mineração de Dados para a Previsão de Vazões com Incorporação de Previsão de Precipitação da Bacia do Rio Iguaçu

Uma Abordagem de Mineração de Dados para a Previsão de Vazões com Incorporação de Previsão de Precipitação da Bacia do Rio Iguaçu Uma Abordagem de Mineração de Dados para a Previsão de Vazões com Incorporação de Previsão de Precipitação da Bacia do Rio Iguaçu Alexandre G. Evsukoff 1, Nelson F. F. Ebecken 1, Fabio T. de Souza 1, Marcello

Leia mais

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA. Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA. Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA Pedro Henrique Bragioni Las Casas pedro.lascasas@dcc.ufmg.br Processo Weka uma Ferramenta Livre para Data Mining O que é Weka? Weka é um Software livre do tipo open source para

Leia mais

AVALIAÇÃO DA ENERGIA SECUNDÁRIA DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS UNICAMP

AVALIAÇÃO DA ENERGIA SECUNDÁRIA DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS UNICAMP GOP / 3 17 a 22 de Outubro de 1999 Foz do Iguaçu Paraná - Brasil GRUPO IX GRUPO DE ESTUDO DE OPERAÇÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS (GOP) AVALIAÇÃO DA ENERGIA SECUNDÁRIA DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS Marcelo Augusto

Leia mais

DWARF DATAMINER: UMA FERRAMENTA GENÉRICA PARA MINERAÇÃO DE DADOS

DWARF DATAMINER: UMA FERRAMENTA GENÉRICA PARA MINERAÇÃO DE DADOS DWARF DATAMINER: UMA FERRAMENTA GENÉRICA PARA MINERAÇÃO DE DADOS Tácio Dias Palhão Mendes Bacharelando em Sistemas de Informação Bolsista de Iniciação Científica da FAPEMIG taciomendes@yahoo.com.br Prof.

Leia mais

17/10/2012. dados? Processo. Doutorado em Engenharia de Produção Michel J. Anzanello. Doutorado EP - 2. Doutorado EP - 3.

17/10/2012. dados? Processo. Doutorado em Engenharia de Produção Michel J. Anzanello. Doutorado EP - 2. Doutorado EP - 3. Definição de Data Mining (DM) Mineração de Dados (Data Mining) Doutorado em Engenharia de Produção Michel J. Anzanello Processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes

Leia mais

3 Modelo Computacional NEWAVE 3.1 Planejamento da Operação Energética Brasileira

3 Modelo Computacional NEWAVE 3.1 Planejamento da Operação Energética Brasileira 3 Modelo Computacional NEWAVE 3.1 Planejamento da Operação Energética Brasileira O Brasil apresenta o sistema de geração de energia predominante hídrico, com as usinas dispostas em cascata. Este sistema

Leia mais

Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina Aprendizagem de Máquina Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto Disciplina: Inteligência Artificial Tópicos 1. Definições 2. Tipos de aprendizagem 3. Paradigmas de aprendizagem 4. Modos de aprendizagem

Leia mais

Índice Setorial Comerc (junho 2013)

Índice Setorial Comerc (junho 2013) PLD (Preço de Liquidação das Diferenças) PLD - ª Semana de Agosto de 203 Agosto (27.07.203 a 02.08.203) PLD médio PLD médio 2 R$/MWh Sudeste Sul Nordeste Norte Sudeste 53,22 53,05 Pesada 55,55 55,55 55,55

Leia mais

KDD. Fases limpeza etc. Datamining OBJETIVOS PRIMÁRIOS. Conceitos o que é?

KDD. Fases limpeza etc. Datamining OBJETIVOS PRIMÁRIOS. Conceitos o que é? KDD Conceitos o que é? Fases limpeza etc Datamining OBJETIVOS PRIMÁRIOS TAREFAS PRIMÁRIAS Classificação Regressão Clusterização OBJETIVOS PRIMÁRIOS NA PRÁTICA SÃO DESCRIÇÃO E PREDIÇÃO Descrição Wizrule

Leia mais

Modelagem Climática LAMMA/NACAD/LAMCE Histórico e Projetos Futuros. Marcio Cataldi

Modelagem Climática LAMMA/NACAD/LAMCE Histórico e Projetos Futuros. Marcio Cataldi Estado da Arte da Modelagem Climática no Brasil COPPE/UFRJ- RJ Modelagem Climática LAMMA/NACAD/LAMCE Histórico e Projetos Futuros Marcio Cataldi Operador Nacional do Sistema Elétrico ONS Universidade Federal

Leia mais

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila O que é Data Mining? Mineração de dados (descoberta de conhecimento em bases de dados): Extração de informação interessante (não-trivial, implícita, previamente desconhecida

Leia mais

EMPREGO DE MODELAGEM NUMÉRICA PARA ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NO ESTADO DO CEARÁ

EMPREGO DE MODELAGEM NUMÉRICA PARA ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NO ESTADO DO CEARÁ EMPREGO DE MODELAGEM NUMÉRICA PARA ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NO ESTADO DO CEARÁ Francisco José Lopes de Lima 1,2, Fernando Ramos Martins 1, Jerfferson Souza, 1 Enio Bueno Pereira 1 1 Instituto Nacional

Leia mais

Análise de Regressão. Tópicos Avançados em Avaliação de Desempenho. Cleber Moura Edson Samuel Jr

Análise de Regressão. Tópicos Avançados em Avaliação de Desempenho. Cleber Moura Edson Samuel Jr Análise de Regressão Tópicos Avançados em Avaliação de Desempenho Cleber Moura Edson Samuel Jr Agenda Introdução Passos para Realização da Análise Modelos para Análise de Regressão Regressão Linear Simples

Leia mais

Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS

Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS Relatório dos Auditores Independentes sobre Asseguração Razoável do Programa Mensal de Operação - PMO e suas revisões Novembro, 2013 Centro Empresarial PB 370

Leia mais

BROMBERGER, Dalton (UTFPR) daltonbbr@yahoo.com.br. KUMMER, Aulison André (UTFPR) aulisonk@yahoo.com.br. PONTES, Herus³ (UTFPR) herus@utfpr.edu.

BROMBERGER, Dalton (UTFPR) daltonbbr@yahoo.com.br. KUMMER, Aulison André (UTFPR) aulisonk@yahoo.com.br. PONTES, Herus³ (UTFPR) herus@utfpr.edu. APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE PREVISÃO DE ESTOQUES NO CONTROLE E PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO DE MATÉRIA- PRIMA EM UMA INDÚSTRIA PRODUTORA DE FRANGOS DE CORTE: UM ESTUDO DE CASO BROMBERGER, Dalton (UTFPR) daltonbbr@yahoo.com.br

Leia mais

Modelagem de Problemas de Pesquisa Operacional e Simulação de Processos Produtivos

Modelagem de Problemas de Pesquisa Operacional e Simulação de Processos Produtivos Molagem Problemas Pesquisa Operacional e Simulação Processos Produtivos ROGÉRIO ORLANDELI (rorlanli@hotmail.com) JOSÉ FRANCISCO SIRTORI (franciscosirtori@gmail.com) Resumo: O artigo trás uma discussão

Leia mais

Gerência dos Riscos do Projeto

Gerência dos Riscos do Projeto Universida Mogi das ruzes Gerência dos Riscos do Projeto A Gerência Risco do Projeto inclui os processos envolvidos na intificação, análise e resposta aos riscos do projeto. Isto inclui a maximização dos

Leia mais

I WORKSHOP DE PREVISÃO DE VAZÕES. PREVISÃO DE VAZÕES COM O MODELO CPINS Cálculo e Previsão de Vazões Naturais e Incrementais a Sobradinho

I WORKSHOP DE PREVISÃO DE VAZÕES. PREVISÃO DE VAZÕES COM O MODELO CPINS Cálculo e Previsão de Vazões Naturais e Incrementais a Sobradinho I WORKSHOP DE PREVISÃO DE VAZÕES PREVISÃO DE VAZÕES COM O MODELO CPINS Cálculo e Previsão de Vazões Naturais e Incrementais a Sobradinho Luana F. Gomes de Paiva ; Giovanni C. L. Acioli RESUMO Este trabalho

Leia mais

Aprendizado de classificadores das ementas da Jurisprudência do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª. Região - SP

Aprendizado de classificadores das ementas da Jurisprudência do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª. Região - SP Aprendizado de classificadores das ementas da Jurisprudência do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª. Região - SP Thiago Ferauche, Maurício Amaral de Almeida Laboratório de Pesquisa em Ciência de Serviços

Leia mais

Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina Aprendizagem de Máquina Alessandro L. Koerich Programa de Pós-Graduação em Informática Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) Horários Aulas Sala [quinta-feira, 7:30 12:00] Atendimento Segunda

Leia mais

EQUAÇÃO DE CHUVAS INTENSAS PARA O MUNICÍPIO DE JOAÇABA/SC

EQUAÇÃO DE CHUVAS INTENSAS PARA O MUNICÍPIO DE JOAÇABA/SC EQUAÇÃO DE CHUVAS INTENSAS PARA O MUNICÍPIO DE JOAÇABA/SC Daiani Rosa 1 ; Elfride Anrain Lindner 2 ; Angelo Mendes Massignam 3 RESUMO As relações entre a intensidade, duração e freqüência de chuvas podem

Leia mais

O Sistema de Monitoramento Hidrológico dos Reservatórios Hidrelétricos Brasileiros

O Sistema de Monitoramento Hidrológico dos Reservatórios Hidrelétricos Brasileiros O Sistema de Monitoramento Hidrológico dos Reservatórios Hidrelétricos Brasileiros Carlos Alexandre Cernach Silveira 2 Gabrielle Rodrigues de Macedo 2 Ludimila Lima da Silva 1 Mauro Silvio Rodrigues 2

Leia mais

VARIAÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA BACIA DO RIO SOROCABA-SP

VARIAÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA BACIA DO RIO SOROCABA-SP VARIAÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA BACIA DO RIO SOROCABA-SP Manuel Enrique Gamero Guandique 1 ; Telma de Assis Silveira 2 ; Douglas dos Santos Silva 3 RESUMO Estudos sobre a

Leia mais

Ajuste de modelos de redes neurais artificiais na precipitação pluviométrica mensal

Ajuste de modelos de redes neurais artificiais na precipitação pluviométrica mensal Ajuste de modelos de redes neurais artificiais na precipitação pluviométrica mensal 1 Introdução Antonio Sergio Ferraudo 1 Guilherme Moraes Ferraudo 2 Este trabalho apresenta estudos de série de precipitação

Leia mais

EVOLUÇÃO DO TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DO RIO PARAGUAI SUPERIOR EVOLUÇÃO DO TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DO RIO PARAGUAI SUPERIOR

EVOLUÇÃO DO TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DO RIO PARAGUAI SUPERIOR EVOLUÇÃO DO TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DO RIO PARAGUAI SUPERIOR EVOLUÇÃO DO TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DO RIO PARAGUAI Grizio-orita, E.V. 1 ; Souza Filho, E.E. 2 ; 1 UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA Email:edineia_grizio@hotmail.com; 2 UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ

Leia mais

Aspectos de mudanças climáticas no componente hidrológico dos projetos e operação de barragens

Aspectos de mudanças climáticas no componente hidrológico dos projetos e operação de barragens Aspectos de mudanças climáticas no componente hidrológico dos projetos e operação de barragens Mesa redonda: Mudanças Climáticas (ClimateChanges) XXVIII Seminário Nacional de Grandes Barragens Rio de Janeiro.

Leia mais

NECESSIDADES DE PREVISÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS. Mayara Condé Rocha Murça TRA-53 Logística e Transportes

NECESSIDADES DE PREVISÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS. Mayara Condé Rocha Murça TRA-53 Logística e Transportes NECESSIDADES DE PREVISÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS Mayara Condé Rocha Murça TRA-53 Logística e Transportes Setembro/2013 Introdução Estimativas acuradas do volume de produtos e serviços processados pela

Leia mais

ASPECTOS METEOROLÓGICOS ASSOCIADOS A EVENTOS EXTREMOS DE CHEIAS NO RIO ACRE RESUMO

ASPECTOS METEOROLÓGICOS ASSOCIADOS A EVENTOS EXTREMOS DE CHEIAS NO RIO ACRE RESUMO ASPECTOS METEOROLÓGICOS ASSOCIADOS A EVENTOS EXTREMOS DE CHEIAS NO RIO ACRE Victor Azevedo Godoi 1, André Felipe de Matos Lopes 1, Audálio Rebelo Torres Jr. 1, Caroline R. Mazzoli da Rocha 2, Mariana Palagano

Leia mais

Formação do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) (Anexo)

Formação do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) (Anexo) Formação do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) Regras de Comercialização Formação do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) (Anexo) Versão 1.0 1 versão 1.0 Formação do Preço de Liquidação das Diferenças

Leia mais

Modelagem da Venda de Revistas. Mônica Barros. Julho de 1999. info@mbarros.com 1

Modelagem da Venda de Revistas. Mônica Barros. Julho de 1999. info@mbarros.com 1 Modelagem da Venda de Revistas Mônica Barros Julho de 1999 info@mbarros.com 1 Modelagem Matemática e Previsão de Negócios Em todas as empresas, grandes e pequenas, é necessário fazer projeções. Em muitos

Leia mais

Previsão de demanda em uma empresa farmacêutica de manipulação

Previsão de demanda em uma empresa farmacêutica de manipulação Previsão de demanda em uma empresa farmacêutica de manipulação Ana Flávia Brito Rodrigues (Anafla94@hotmail.com / UEPA) Larissa Pinto Marques Queiroz (Larissa_qz@yahoo.com.br / UEPA) Luna Paranhos Ferreira

Leia mais

XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO

XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO XIII Encontro de Iniciação Científica IX Mostra de Pós-graduação 06 a 11 de outubro de 2008 BIODIVERSIDADE TECNOLOGIA DESENVOLVIMENTO EPE0147 UTILIZAÇÃO DA MINERAÇÃO DE DADOS EM UMA AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL

Leia mais

XIX CONGRESSO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA UFLA 27 de setembro a 01 de outubro de 2010

XIX CONGRESSO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA UFLA 27 de setembro a 01 de outubro de 2010 27 de setembro a de outubro de 2 COMPARAÇÃO DOS MÉTODOS DOS MOMENTOS E DA MÁXIMA VEROSSSIMILHANÇA PARA ESTIMATIVA DOS PARÂMETROS DA DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE WEIBULL LIDIANE APARECIDA BORGES, CARLOS

Leia mais

Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária (INFRAERO), dbsantos@infraero.gov.br

Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária (INFRAERO), dbsantos@infraero.gov.br ANÁLISE ESTATÍSTICA DA PREVISIBILIDADE DOS ÍNDICES TERMODINÂMICOS NO PERÍODO CHUVOSO DE 2009, PARA AEROPORTO INTERNACIONAL DE SALVADOR/BA Deydila Michele Bonfim dos Santos 1 Carlos Alberto Ferreira Gisler

Leia mais

NOVO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES COM INFORMAÇÃO DE PRECIPITAÇÃO PARA O TRECHO INCREMENTAL DE ITAIPU

NOVO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES COM INFORMAÇÃO DE PRECIPITAÇÃO PARA O TRECHO INCREMENTAL DE ITAIPU NOVO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES COM INFORMAÇÃO DE PRECIPITAÇÃO PARA O TRECHO INCREMENTAL DE ITAIPU Operador Nacional do Sistema Elétrico Presidência Rua da Quitanda 196/22º andar, Centro 20091-005 Rio

Leia mais

Técnicas de Seleção de Atributos utilizando Paradigmas de Algoritmos Disciplina de Projeto e Análise de Algoritmos

Técnicas de Seleção de Atributos utilizando Paradigmas de Algoritmos Disciplina de Projeto e Análise de Algoritmos Técnicas de Seleção de Atributos utilizando Paradigmas de Algoritmos Disciplina de Projeto e Análise de Algoritmos Theo Silva Lins, Luiz Henrique de Campos Merschmann PPGCC - Programa de Pós-Graduação

Leia mais

Preço de Liquidação de Diferenças. Versão 1.0

Preço de Liquidação de Diferenças. Versão 1.0 Preço de Liquidação de Diferenças ÍNDICE PREÇO DE LIQUIDAÇÃO DE DIFERENÇAS (PLD) 4 1. Introdução 4 1.1. Lista de Termos 6 1.2. Conceitos Básicos 7 2. Detalhamento das Etapas da Formação do PLD 10 2.1.

Leia mais

I-013 DIMENSIONAMENTO ÓTIMO DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ÁGUA PELO MÉTODO DE SECCIONAMENTO FICTÍCIO

I-013 DIMENSIONAMENTO ÓTIMO DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ÁGUA PELO MÉTODO DE SECCIONAMENTO FICTÍCIO I-013 DIMENSIONAMENTO ÓTIMO DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ÁGUA PELO MÉTODO DE SECCIONAMENTO FICTÍCIO José Vieira de Figueiredo Júnior (1) Engenheiro Civil pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Leia mais

Grande parte dos planejadores

Grande parte dos planejadores ARTIGO Fotos: Divulgação Decidindo com o apoio integrado de simulação e otimização Oscar Porto e Marcelo Moretti Fioroni O processo de tomada de decisão Grande parte dos planejadores das empresas ainda

Leia mais

Relatório da Situação Atual e Previsão Hidrológica para o Sistema Cantareira

Relatório da Situação Atual e Previsão Hidrológica para o Sistema Cantareira São José dos Campos, 15 de abril de 2015 Relatório da Situação Atual e Previsão Hidrológica para o Sistema Cantareira SUMÁRIO A precipitação média espacial, acumulada no mês, até 15 de abril de 2015, baseada

Leia mais

Avaliando o que foi Aprendido

Avaliando o que foi Aprendido Avaliando o que foi Aprendido Treinamento, teste, validação Predição da performance: Limites de confiança Holdout, cross-validation, bootstrap Comparando algoritmos: o teste-t Predecindo probabilidades:função

Leia mais

Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais

Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais Redes Neurais Artificiais Prof. Wilian Soares João Vitor Squillace Teixeira Ciência da Computação Universidade

Leia mais

COM A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

COM A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA SIMULAÇÃO DE PREVISÃO DE PREÇO DE AÇÕES NA BOVESPA UTILIZANDO DATA MINING COM A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES Davi da Silva Nogueira Orientador: Prof. Oscar Dalfovo,

Leia mais

Ambiente Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis

Ambiente Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis Universidade Federal de São Carlos - UFSCar Departamento de Computação - DC Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC Ambiente Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis Classificação

Leia mais

AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS DIÁRIAS AFLUENTES AO RESERVATÓRIO DE SOBRADINHO MODELO DE PREVISÃO PLANEUROUSBAT

AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS DIÁRIAS AFLUENTES AO RESERVATÓRIO DE SOBRADINHO MODELO DE PREVISÃO PLANEUROUSBAT AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS DIÁRIAS AFLUENTES AO RESERVATÓRIO DE SOBRADINHO MODELO DE PREVISÃO PLANEUROUSBAT Meuser Jorge Silva Valença 1,2 ; Josiane Holz² & Herlen Lira

Leia mais

PREVISÃO DE TEMPO POR ENSEMBLE: AVALIAÇÃO PRELIMINAR DE UM EVENTO DE TEMPO SEVERO

PREVISÃO DE TEMPO POR ENSEMBLE: AVALIAÇÃO PRELIMINAR DE UM EVENTO DE TEMPO SEVERO PREVISÃO DE TEMPO POR ENSEMBLE: AVALIAÇÃO PRELIMINAR DE UM EVENTO DE TEMPO SEVERO Antônio Marcos Mendonça 1, Alessandro Sarmento Cavalcanti 2, Antônio do Nascimento Oliveira 2, Fábio Hochleitner 2, Patrícia

Leia mais

Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos

Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos Sistema de mineração de dados para descobertas de regras e padrões em dados médicos Pollyanna Carolina BARBOSA¹; Thiago MAGELA² 1Aluna do Curso Superior Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Leia mais

INFLUÊNCIA DA RESOLUÇÃO HORIZONTAL NAS CONDIÇÕES INICIAIS E CONTORNO NAS PREVISÕES DE CHUVAS TROPICAIS

INFLUÊNCIA DA RESOLUÇÃO HORIZONTAL NAS CONDIÇÕES INICIAIS E CONTORNO NAS PREVISÕES DE CHUVAS TROPICAIS INFLUÊNCIA DA RESOLUÇÃO HORIZONTAL NAS CONDIÇÕES INICIAIS E CONTORNO NAS PREVISÕES DE CHUVAS TROPICAIS S. C. Chou, J. R. Rozante, J. F. Bustamante Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos CPTEC

Leia mais

ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD

ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD ANÁLISE DA CONSERVAÇÃO PÓS-COLHEITA DA ALFACE (Lactuca Sativa, L) UTILIZANDO O SISTEMA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO BKD RESUMO Thereza P. P. Padilha Fabiano Fagundes Conceição Previero Laboratório de Solos

Leia mais

MODELOS ESPACIAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO COM ÓBITOS

MODELOS ESPACIAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO COM ÓBITOS MODELOS ESPACIAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO COM ÓBITOS Murilo Castanho dos Santos Cira Souza Pitombo MODELOS ESPACIAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO COM ÓBITOS Murilo Castanho dos Santos Cira Souza Pitombo Universidade

Leia mais

SUMÁRIO 1 OBJETIVO E CAMPO DE APLICAÇÃO 2 REFERÊNCIAS 3 DEFINIÇÕES 4 METODOLOGIA

SUMÁRIO 1 OBJETIVO E CAMPO DE APLICAÇÃO 2 REFERÊNCIAS 3 DEFINIÇÕES 4 METODOLOGIA RM 53 ORIENTAÇÕES SOBRE DECLARAÇÃO DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM METROLOGIA DIMENSIONAL PROCEDIMENTO DO SISTEMA DE GESTÃO DA QUALIDADE REVISÃO: 04 ABR/2015 SUMÁRIO 1 OBJETIVO E CAMPO DE APLICAÇÃO 2 REFERÊNCIAS

Leia mais

VERIFICAÇÃO E VALIDAÇÃO DO SIMULADOR ESTOCÁSTICO DE DADOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA - SIMPREC

VERIFICAÇÃO E VALIDAÇÃO DO SIMULADOR ESTOCÁSTICO DE DADOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA - SIMPREC VERIFICAÇÃO E VALIDAÇÃO DO SIMULADOR ESTOCÁSTICO DE DADOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA - SIMPREC Autores Monica Carvalho E-mail: meinfo@ig.com.br Jorim Sousa das Virgens Filho E-mail: sousalima@almix.com.br

Leia mais

Global T126 e GFS), executando para ambos os horários (00Z e 12Z), utilizando

Global T126 e GFS), executando para ambos os horários (00Z e 12Z), utilizando 51 Figura 13 - Solicitação e resposta do http. 3.2 Método Para criação da nova metodologia de avaliação, foi utilizado trabalhos escritos por RENARD e CLARKE (1965) que dizem que é possível posicionar

Leia mais

Descoberta de Conhecimento em uma Base de Dados de Bilhetes de Tarifação: Estudo de Caso em Telefonia Celular

Descoberta de Conhecimento em uma Base de Dados de Bilhetes de Tarifação: Estudo de Caso em Telefonia Celular Descoberta de Conhecimento em uma Base de Dados de Bilhetes de Tarifação: Estudo de Caso em Telefonia Celular Elionai Sobrinho 1,3, Jasmine Araújo 1,3, Luiz A. Guedes 2, Renato Francês 1 1 Departamento

Leia mais

Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Disciplina de Mineração de Dados

Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Disciplina de Mineração de Dados Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Disciplina de Mineração de Dados Prof. Celso Kaestner Poker Hand Data Set Aluno: Joyce Schaidt Versão:

Leia mais

MODELAGEM DIGITAL DE SUPERFÍCIES

MODELAGEM DIGITAL DE SUPERFÍCIES MODELAGEM DIGITAL DE SUPERFÍCIES Prof. Luciene Delazari Grupo de Pesquisa em Cartografia e SIG da UFPR SIG 2012 Introdução Os modelo digitais de superficie (Digital Surface Model - DSM) são fundamentais

Leia mais

Experimentos de Mineração de Dados em R Disciplina do curso de Pós-Graduação da UTFPR

Experimentos de Mineração de Dados em R Disciplina do curso de Pós-Graduação da UTFPR Experimentos de Mineração de Dados em R Disciplina do curso de Pós-Graduação da UTFPR Paulo Carvalho Diniz Junior CPGEI / UTFPR Avenida Sete de Setembro, 3165 Curitiba-PR - CEP 80.230-910 E-mail: paulo.carvalho.diniz@gmail.com

Leia mais

PREVISÃO DE VENDAS DE CERVEJA PARA UMA INDÚSTRIA DE RIBEIRÃO PRETO

PREVISÃO DE VENDAS DE CERVEJA PARA UMA INDÚSTRIA DE RIBEIRÃO PRETO PREVISÃO DE VENDAS DE CERVEJA PARA UMA INDÚSTRIA DE RIBEIRÃO PRETO José Gilberto S. Rinaldi (UNESP/Presidente Prudente) Randal Farago (Faculdades Integradas FAFIBE) Resumo: Este trabalho aborda técnicas

Leia mais

3 Metodologia para Segmentação do Mercado Bancário

3 Metodologia para Segmentação do Mercado Bancário 3 Metodologia para Segmentação do Mercado Bancário Este capítulo descreve a metodologia proposta nesta dissertação para a segmentação do mercado bancário a partir da abordagem post-hoc, servindo-se de

Leia mais

Possíveis Aprimoramentos na Formação do PLD Preço de Liquidação das Diferenças no Mercado Brasileiro

Possíveis Aprimoramentos na Formação do PLD Preço de Liquidação das Diferenças no Mercado Brasileiro Possíveis Aprimoramentos na Formação do PLD Preço de Liquidação das Diferenças no Mercado Brasileiro Brasilia, 23 de setembro de 2008 Roberto Castro Assessor da VP Gestão de Energia CPFL Energia Agenda

Leia mais

Predição do Valor Econômico de uma Oportunidade Exploratória de Petróleo

Predição do Valor Econômico de uma Oportunidade Exploratória de Petróleo Predição do Valor Econômico de uma Oportunidade Exploratória de Petróleo Trabalho de Mestrado Marcos A. Affonso 1 (Aluno), Leila Andrade 2 (Orientador), Kate Revoredo 3 (Coorientador) Programa de pós-graduação

Leia mais

MODELO INTEGRADO PARA ANÁLISE DO DESLIGAMENTO DE EMPREGADOS: UM ESTUDO DE CASO

MODELO INTEGRADO PARA ANÁLISE DO DESLIGAMENTO DE EMPREGADOS: UM ESTUDO DE CASO MODELO INTEGRADO PARA ANÁLISE DO DESLIGAMENTO DE EMPREGADOS: UM ESTUDO DE CASO Felipe de Moraes Oliveira Thiago de Melo Rezende PETROBRAS Av. República do Chile 65, Rio de Janeiro RJ. CEP 20031-912 felipe.moraes@petrobras.com.br

Leia mais

Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial

Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão Inteligência Artificial Definição (Fonte: AAAI ): "the scientific understanding of the mechanisms

Leia mais

1 Introdução 1.1. Motivação e conceitos básicos

1 Introdução 1.1. Motivação e conceitos básicos 1 Introdução 1.1. Motivação e conceitos básicos Uma seguradora ou companhia de seguros, segundo o Dicionário de Seguros, define-se como uma instituição que tem como objetivo indenizar prejuízos involuntários.

Leia mais

Previsão de Vazões da Duke Energy

Previsão de Vazões da Duke Energy Previsão de Vazões da Duke Energy Duke Energy International, Geração Paranapanema Carlos Antônio Severino Costa MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES: SMAP (Soil Moisture Accounting Procedure) -Modelo determinístico

Leia mais

UM SISTEMA OPERACIONAL DE VISUALIZAÇÃO DE PRODUTOS METEOROLÓGICOS

UM SISTEMA OPERACIONAL DE VISUALIZAÇÃO DE PRODUTOS METEOROLÓGICOS UM SISTEMA OPERACIONAL DE VISUALIZAÇÃO DE PRODUTOS METEOROLÓGICOS José Fernando Pesquero Prakki Satyarmurty Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Leia mais

A Utilização de Software Livre na Análise de QoS em Redes IP Utilizando Mineração de Dados

A Utilização de Software Livre na Análise de QoS em Redes IP Utilizando Mineração de Dados A Utilização de Software Livre na Análise de QoS em Redes IP Utilizando Mineração de Dados Maxwel Macedo Dias 1, Edson M.L.S. Ramos 2, Luiz Silva Filho 3, Roberto C. Betini 3 1 Faculdade de Informática

Leia mais

IMES Catanduva. Probabilidades e Estatística. no Excel. Matemática. Bertolo, L.A.

IMES Catanduva. Probabilidades e Estatística. no Excel. Matemática. Bertolo, L.A. IMES Catanduva Probabilidades e Estatística Estatística no Excel Matemática Bertolo, L.A. Aplicada Versão BETA Maio 2010 Bertolo Estatística Aplicada no Excel Capítulo 3 Dados Bivariados São pares de valores

Leia mais

Escrito por TQS Admin Qua, 28 de Agosto de 2013 07:07 - Última revisão Sex, 24 de Abril de 2015

Escrito por TQS Admin Qua, 28 de Agosto de 2013 07:07 - Última revisão Sex, 24 de Abril de 2015 Qua, 28 Agosto 2013 07:07 - Última revis&atil;o Sex, 24 Abril 2015 Prezas, Palavras chaves: SISEs, Interação, CRV, CRH, Capacida carga, Critérios projeto, sondagem. Continuan a série e-mails dicas sobre

Leia mais

REDES NEURAIS PARA PREDIÇÃO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS RELEVANTES PARA A AGRICULTURA 1

REDES NEURAIS PARA PREDIÇÃO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS RELEVANTES PARA A AGRICULTURA 1 ISSN 1413-6244 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Centro Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento de Instrumentação Agropecuária Ministério da Agricultura e do Abastecimento Rua XV de Novembro,

Leia mais

AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE ALGORITMOS PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO EM MÚLTIPLOS DOMÍNIOS: MODELOS INTERPRETÁVEIS APLICADOS A DADOS EDUCACIONAIS

AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE ALGORITMOS PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO EM MÚLTIPLOS DOMÍNIOS: MODELOS INTERPRETÁVEIS APLICADOS A DADOS EDUCACIONAIS AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE ALGORITMOS PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO EM MÚLTIPLOS DOMÍNIOS: MODELOS INTERPRETÁVEIS APLICADOS A DADOS EDUCACIONAIS Hugo Marques Casarini Faculdade de Engenharia de Computação

Leia mais

4 Gráficos de controle

4 Gráficos de controle 4 Gráficos de controle O gráfico de controle é uma ferramenta poderosa do Controle Estatístico de Processo (CEP) para examinar a variabilidade em dados orientados no tempo. O CEP é composto por um conjunto

Leia mais

MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES

MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES Kelton Costa; Patricia Ribeiro; Atair Camargo; Victor Rossi; Henrique Martins; Miguel Neves; Ricardo Fontes. kelton.costa@gmail.com; patriciabellin@yahoo.com.br;

Leia mais

[2.000] (IP:281473857278462

[2.000] (IP:281473857278462 1. [2.000] (IP:281473857278462 19:36:32 19:32:41 56:09 4.486) Considere e discuta a seguinte afirmativa: "Nem sempre o modelo com o melhor R² não-ajustado é o mais adequado". A afirmativa é verdadeira,

Leia mais

Contribuição AES BRASIL 1

Contribuição AES BRASIL 1 AUDIÊNCIA PÚBLICA ANEEL Nº 002/2014 Contribuição da AES Brasil à Audiência Pública ANEEL n⁰ 002/2014, a qual tem o objetivo obter subsídios para o aprimoramento da metodologia de cálculo de custo de capital

Leia mais

PROTÓTIPO PARA PREVISÃO DO MERCADO DE AÇÕES UTILIZANDO BANDAS DE BOLLINGER

PROTÓTIPO PARA PREVISÃO DO MERCADO DE AÇÕES UTILIZANDO BANDAS DE BOLLINGER PROTÓTIPO PARA PREVISÃO DO MERCADO DE AÇÕES UTILIZANDO BANDAS DE BOLLINGER Adriano Cassaniga Petry Prof. Roosevelt dos Santos Junior - Orientador ROTEIRO Introdução Objetivos Fundamentação Teórica Requisitos

Leia mais

Verificação da previsão numérica do tempo por ensemble regional no estado do Ceará

Verificação da previsão numérica do tempo por ensemble regional no estado do Ceará Verificação da previsão numérica do tempo por ensemble regional no estado do Ceará Cleiton da Silva Silveira 1, Alexandre Araújo Costa 2, Francisco das Chagas Vasconcelos Júnior 3, Aurélio Wildson Teixeira

Leia mais

WEB VISUALIZADOR SSD SABESP - MANANCIAIS DA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO

WEB VISUALIZADOR SSD SABESP - MANANCIAIS DA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO WEB VISUALIZADOR SSD SABESP - MANANCIAIS DA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO Nilzo Renê Fumes 1 ; Carlos Toshio Wada 2 Resumo - O desenvolvimento do visualizador do Sistema de Suporte a Decisões da Sabesp

Leia mais

PROTÓTIPO DE SOFTWARE PARA APRENDIZAGEM DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

PROTÓTIPO DE SOFTWARE PARA APRENDIZAGEM DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Anais do XXXIV COBENGE. Passo Fundo: Ed. Universidade de Passo Fundo, Setembro de 2006. ISBN 85-7515-371-4 PROTÓTIPO DE SOFTWARE PARA APRENDIZAGEM DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Rejane de Barros Araújo rdebarros_2000@yahoo.com.br

Leia mais

Previsão de Carga em Médio Prazo via Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos UFPE UFPE UFPE UFPE UFPE CELPE

Previsão de Carga em Médio Prazo via Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos UFPE UFPE UFPE UFPE UFPE CELPE 21 a 25 de Agosto de 2006 Belo Horizonte - MG Previsão de Carga em Médio Prazo via Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos Nóbrega Neto, O. Aquino, R. R. B. Ferreira, A. A. Lira, M. M. S. Silva,

Leia mais

PLANEJAMENTO - ESCOPO - TEMPO - CUSTO

PLANEJAMENTO - ESCOPO - TEMPO - CUSTO PLANEJAMENTO - ESCOPO - TEMPO - CUSTO PAULO SÉRGIO LORENA Julho/2011 1 Planejamento escopo, tempo e custo PROGRAMA DA DISCIPLINA Apresentação professor Programa da disciplina Avaliação Introdução Processos

Leia mais

Aprendizado Bayesiano. Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos

Aprendizado Bayesiano. Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos Aprendizado Bayesiano Disciplina: Agentes Adaptativos e Cognitivos Conhecimento com Incerteza Exemplo: sistema de diagnóstico odontológico Regra de diagnóstico " p sintoma (p,dor de dente) doença (p,cárie)

Leia mais

Data Mining II Modelos Preditivos

Data Mining II Modelos Preditivos Data Mining II Modelos Preditivos Prof. Doutor Victor Lobo Mestre André Melo Mestrado em Estatística e Gestão de Informação Objectivo desta disciplina Fazer previsões a partir de dados. Conhecer os principais

Leia mais

Roberto Ferreira Borges* Guilherme Comitti Jose William Campomizzi Monica Neves Cordeiro CEMIG CEMIG CEMIG CEMIG

Roberto Ferreira Borges* Guilherme Comitti Jose William Campomizzi Monica Neves Cordeiro CEMIG CEMIG CEMIG CEMIG SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA GIA - 06 16 a 21 Outubro 2005 Curitiba - Paraná GRUPO I GRUPO DE ESTUDO DE IMPACTOS AMBIENTAIS - GIA FERRAMENTAS DE GESTÃO DE PROJETOS

Leia mais