Estimação de Hiperparâmetros para um Modelo de Previsão Holt-Winters com Múltiplos Ciclos por Algoritmos Genéticos
|
|
- Rita Lara Rodrigues de Sequeira
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Deparameno de Engenaria Elérica Esimação de Hiperparâmeros para um Modelo de Hol-Winers com Múliplos iclos por Algorimos Genéicos Mario esar da Fonseca orrêa Orienadores: Marco Aurélio. Paceco e Reinaldo asro Souza Ponifícia Universidade aólica do Rio de Janeiro Deparameno de Energia Elérica, PU-Rio R. Marques de S. Vicene 5, Gávea, Rio de Janeiro, EP , RJ, Brasil usy@ele.puc-rio.r Resumo. Ese raalo aplicará uma meodologia de Algorimo Genéico para esimação dos iperparâmeros do modelo de amorecimeno eponencial Hol-Winers com Múliplos iclos. Ese modelo é uilizado em previsões de séries emporais orárias. omaremos como ase a série isórica de carga elérica orária de uma das concessionárias de energia elérica do sudese rasileiro, a ESELSA. A função ojeivo será minimizar o MAPE Mean Asolue Percen Error das previsões. Palavras-cave: Algorimo Genéico, a ESELSA, MAPE Mean Asolue Percen Error das previsões. Inrodução O ojeivo principal das concessionárias de energia elérica é eviar o desperdício, a escassez e a má alocação de recursos. A oimização do planejameno econômico é uma imporane forma de eviar esses aconecimenos. E isso, nada mais é que prever o fuuro, com a mínima margem de erro. Mesmo que essa previsão não seja eaa, ela pode ser um deerminane crucial na omada de decisão por pare da concessionária. Nese raalo uilizaremos algorimos genéicos para melor esimar um modelo de previsão de uma série emporal. O modelo será o de Amorecimeno Eponencial Hol-Winers. Seus iperparâmeros serão esimado com ase nos dados orários de carga de energia elérica da concessionária ESELSA, no período de 5 de janeiro a 5 de juno de 00. Ese modelo foi uilizado, para prever esa mesma série, por uma aluna de mesrado da PU-RJ Eseves, G. cujos resulados MAPE serão usados como comparação ao final do nosso raalo. Anes da consrução do modelo e da aplicação dos algorimos genéicos, faremos uma reve análise sore a série. Análise da emporal Anes de começarmos as análises do modelo e do algorimo, vamos ver como se compora a série. Esa análise nos ajudará na modelagem e na previsão. O gráfico a seguir nos mosra a série em quesão.
2 Deparameno de Engenaria Elérica jan fev mar ar mai jun Figura. ESELSA original Oservamos que no mês de Fevereiro emos um oulier pico de consumo de energia e devemos eliminálo para que nossa previsão fique mais precisa jan fev mar ar mai jun Nese Figura segundo. - gráfico ESELSA podemos perceer sem ouliers que a série praicamene não possui endência. O leve decaimeno no final de Juno se dá ao início do racionameno. As séries emporais podem amém er alguma dependência cíclica. É conveniene que se faça a medição da mesma a parir dos dados disponíveis e inclua essa sazonalidade denro do modelo de previsão. Para podermos noar os ciclos desa série emos que pegar um inervalo menor duas semanas, por eemplo No gráfico de duas semanas mosrado acima, podemos noar um ciclo diário de em ponos e um ciclo semanal de 68 em 68 ponos. Iso nos indica que nosso modelo deve ser um Hol-Winers com dois ciclos diário e semanal. Podemos noar amém um leve crescimeno na série o que não era noado na série original. Provavelmene uma endência local. 3 Modelo de O modelo adoado nese raalo é aseado no modelo de Amorecimeno Eponencial de Hol-Winers com múliplos ciclos proposo por aylor em 00 []. Ese modelo é asane uilizado na previsão de séries emporais com ciclos, no ramo de energia elérica. Um faor imporane para a sua popularidade é a sua simplicidade e sua facilidade de implemenação compuacional. Além de uilizar um procedimeno eurísico para deerminação de seus iperparâmeros, o que nos possiilia uilizar algorimos genéicos para oimização do modelo. O modelo proposo por Winers incorpora ano a endência quano o efeio sazonal. Eisem dois ipos de modelo Hol-Winers, o adiivo e o muliplicaivo, sendo ese úlimo mais adequado para séries em que a variância cresce juno com o nível da série. Porano nosso modelo será o de Amorecimeno Eponencial Hol-Winers com dois ciclos muliplicaivos. 3. Modelo de Hol-Winers A versão do modelo de Hol-Winers para o caso da sazonalidade muliplicaiva será apresenada nas Figura. 3 com uma semana de dados
3 Deparameno de Engenaria Elérica 3 equações que seguem aaio. Esamos assumindo que a série esá sendo represenada pela equação ε onde, é a componene de nível, a componene de crescimeno linear, c o faor de ciclo e ε o componene aleaório. E a equação de previsões passos à frene na origem é: onde, [ ] α α [ ] β β γ γ δ δ Nesa formulação esendida, noamos as quanidades α, β, γ e δ, denominadas iperparâmeros do modelo, que serão esimadas via meodologia de algorimos genéicos. Seus valores definidos no inervalo enre zero e um, devem ser conecidos para a aualização das equações de aualização dos parâmeros. omo a escola deses iperparâmeros é eurísica, uilizar algorimos genéicos é uma perfeia forma de esimá-los. O procedimeno de deerminação dos parâmeros iniciais 0, 0, 0 j c e 0 j c do méodo de Hol-Winers muliplicaivo com múliplos ciclos esá muio em descrio na disseração de mesrado Modelos de de arga de uro Prazo Eseves, Geisa; DEE, PU-RJ []. omo esamos uilizando a mesma série e o mesmo modelo uilizados nesa, nossos valores iniciais amém serão os mesmos. Nossos resulados poderão ser comparados com os resulados enconrados na disseração da Geisa Eseves. A forma de comparação será o MAPE Mean Asolue Percen Error, cujo valor enaremos minimizar. Algorimo Genéico omo mencionado aneriormene, uilizaremos GA Geneic Algorims para a esimação dos iperparâmeros, a fim de oimizar nossa previsão.. Ferramena ompuacional Para o processo de usca dos iperparâmeros de ajuse, será uilizada uma ferramena compuacional que é aseada em algorimos genéicos, o EVOLVER.0 FOR Ecel Palisade orp... Função de Avaliação Em nosso raalo emos, como função de avaliação, a minimização do MAPE. omo o MAPE é em função das diferenças enre a série original e as suas previsões, minimizá-lo seria o mesmo que oimizar nossa previsão. Esaríamos cegando o mais pero possível do valor real. 00 n MAPE n
4 Deparameno de Engenaria Elérica Pela equação acima, onde período, é a previsão para o é o valor oservado do processo e n é o número de oservações, podemos perceer melor esa afirmação. Quano menor o MAPE, mais próimo do valor real esará nossa previsão..3 romossomo Dado que os iperparâmeros α, β, γ e δ são os valores eurísicos que serão esimados via GA, nosso cromossomo será: α β γ δ Eses valores esão, por definição, no inervalo enre zero e um. om isso, eremos algumas regras que serão visas a seguir.. Resrições omo viso no iem anerior, os iperparâmeros devem er valores enre zero e um. Mas esa não é única resrição do algorimo. Os faores de ciclo devem ser normalizados, ou seja, L j c j L c L j j L onde, L é o comprimeno do ciclo s e L é o comprimeno do ciclo 68s..5 Méodo de Solução O méodo de solução uilizado será o da Receia Recipe, onde as variáveis podem ser ajusadas independenemene umas das ouras, com resrição apenas do domínio..6 Operadores Operadores lineares, muação de limie, muação aucy, muação não-uniforme, crossover ariméico e crossover eurísico. O próprio sofware já oimiza o uso deses operadores. Apenas emos que definir a aa de crossover, pois a aa de muação foi escolida auomaicamene. Para ese raalo foi definida uma aa de 60% de crossover. 5 Aplicação do Algorimo e Resulados Agora que já definimos equação de previsão do modelo e o algorimo, podemos comparar nossos resulados com os enconrados na disseração já ciada Eseves, G. [] aravés do MAPE Mean Asolue Percen Error, avaliando qual previsão esima melor nossa série. Os valores enconrados para os iperparâmeros na disseração foram 0.9, 0, e para o α, β, γ e δ, respecivamene. Rodamos nosso algorimo com valores iniciais iguais a um e enconramos os valores 0.5, 0.009, 0.00 e 0.35 para o α, β, γ e δ, respecivamene. Uma oservação ineressane é a do valor enconrado para o β, que em amos os casos ficaram muio próimos de zero no caso da disseração, eaamene igual a zero. Iso quer dizer que nossa série não em endência, confirmando o que foi dio no capíulo dois, após a análise gráfica. Os nossos resulados do MAPE da úlima semana de 9/06/00 aé 05/0/00, em como os da disseração, se enconram na aela a seguir. MAPE Prazos raalo Final Disseração 9/06 0,55 0, /06 0,98 0,308 0/0 0,33 0,539 0/0 0,50 0,60 03/0 0,55 0,6 0/0 0,53 0,95 05/0 0,88 0,335 Semana 0,59 0,3 aela 5. - MAPE Os operadores uilizados pelo méodo de solução de Receia Recipe Solving Meod do Evolver são:
5 Deparameno de Engenaria Elérica As previsões foram feias passos à frene durane uma semana. Seguem em aaio os gráficos das previsões com seus respecivos dados da série. Figura 5. 3 e do dia 0/0/00 onsumo de Energia 50,00 00, ,00 00,00 50,00 00, onsumo de Energia 50,00 00, Figura 5. e do dia 9/06/00 Figura 5. e do dia 0/0/00 onsumo de Energia onsumo de Energia 50,00 00, Figura 5. e do dia 30/06/00 Figura 5. 5 e do dia 03/0/00 onsumo de Energia 50,00 00, onsumo de Energia Figura 5. 6 e do dia 0/0/00 5
6 Deparameno de Engenaria Elérica Referências Biliográficas onsumo de Energia 50,00 00, [] aylor, James W., Sor-erm Elecriciy Demand Forecasing Using Doule Seasonal Eponenial Smooing, Agoso 00. [] Eseves, G. Modelos de de arga de uro Prazo; Disseração de Mesrado, DEE, PU/RJ. [3] Souza, R Méodos Auomáicos de Amorecimeno Eponencial para de s emporais; Monografia, Grupo de Sisemas, DEE, PU/RJ. Figura 5. e do dia 05/0/00 Podemos oservar, pelos gráficos, que nossa previsão orária, em alguns casos, não foi muio oa, mas, pela aela, noamos que o MAPE de alguns dias foram melores que os da disseração ciada. Em nossa previsão, o MAPE médio da semana foi menor que o da disseração, mosrando que nossa previsão semanal foi mais precisa. Iso se dá devido ao modo de oimização adoado nese raalo. Nossa função ojeivo é minimizar o erro oal da série, porano quano maior o número de informações do MAPE, mais próimo do valor minimizado esaremos. om isso, nossa previsão diária, em alguns casos, será menos precisa. 6 onclusão Em função dos resulados oidos e apresenados no capíulo 5, podemos concluir que nosso méodo de oimização é muio om para minimizar o MAPE Mean Asolue Percen Error, e com isso ermos uma oa previsão da série em quesão carga de energia elérica. Oura forma, que poderia ser apresenada como raalo fuuro, seria de minimizar o MAPE médio da úlima semana oservada. 6
Séries temporais Modelos de suavização exponencial. Séries de temporais Modelos de suavização exponencial
Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção Análise de séries de empo: modelos de suavização exponencial Profa. Dra. Liane Werner Séries emporais A maioria dos méodos de previsão se baseiam na
Leia mais5.1. Filtragem dos Estados de um Sistema Não-Linear Unidimensional. Considere-se o seguinte MEE [20] expresso por: t t
5 Esudo de Casos Para a avaliação dos algorimos online/bach evolucionários proposos nese rabalho, foram desenvolvidas aplicações em problemas de filragem dos esados de um sisema não-linear unidimensional,
Leia maisAnálise de séries de tempo: modelos de decomposição
Análise de séries de empo: modelos de decomposição Profa. Dra. Liane Werner Séries de emporais - Inrodução Uma série emporal é qualquer conjuno de observações ordenadas no empo. Dados adminisraivos, econômicos,
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística
Conceio Na Esaísica exisem siuações onde os dados de ineresse são obidos em insanes sucessivos de empo (minuo, hora, dia, mês ou ano), ou ainda num período conínuo de empo, como aconece num elerocardiograma
Leia maisConceito. Exemplos. Os exemplos de (a) a (d) mostram séries discretas, enquanto que os de (e) a (g) ilustram séries contínuas.
Conceio Na Esaísica exisem siuações onde os dados de ineresse são obidos em insanes sucessivos de empo (minuo, hora, dia, mês ou ano), ou ainda num período conínuo de empo, como aconece num elerocardiograma
Leia maisANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS NA PREVISÃO DA RECEITA DE UMA MERCEARIA LOCALIZADA EM BELÉM-PA USANDO O MODELO HOLT- WINTERS PADRÃO
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS NA PREVISÃO DA RECEITA DE UMA MERCEARIA LOCALIZADA EM BELÉM-PA USANDO O MODELO HOLT- WINTERS PADRÃO Breno Richard Brasil Sanos
Leia mais4 Análise de Sensibilidade
4 Análise de Sensibilidade 4.1 Considerações Gerais Conforme viso no Capíulo 2, os algorimos uilizados nese rabalho necessiam das derivadas da função objeivo e das resrições em relação às variáveis de
Leia mais5 Aplicação da Modelagem Estrutural ao problema de previsão de Preço Spot de Energia Elétrica.
Aplicação da Modelagem Esruural ao problema de previsão de Preço Spo de Energia Elérica. 41 5 Aplicação da Modelagem Esruural ao problema de previsão de Preço Spo de Energia Elérica. 5.1. Inrodução Nesa
Leia maisAplicação. Uma famosa consultoria foi contratada por uma empresa. que, entre outras coisas, gostaria de entender o processo
Aplicação Uma famosa consuloria foi conraada por uma empresa que, enre ouras coisas, gosaria de enender o processo gerador relacionado às vendas de deerminado produo, Ainda, o conraane gosaria que a empresa
Leia maisUTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE HOLT-WINTERS PARA PREVISÃO DO LEITE ENTREGUE ÀS INDÚSTRIAS CATARINENSES
UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE HOLT-WINTERS PARA PREVISÃO DO LEITE ENTREGUE ÀS INDÚSTRIAS CATARINENSES Rober Wayne Samohyl Professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sisemas UFSC. Florianópolis-SC.
Leia maisCálculo do valor em risco dos ativos financeiros da Petrobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH
Cálculo do valor em risco dos aivos financeiros da Perobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH Bruno Dias de Casro 1 Thiago R. dos Sanos 23 1 Inrodução Os aivos financeiros das companhias Perobrás e Vale
Leia mais4 Modelagem e metodologia de pesquisa
4 Modelagem e meodologia de pesquisa Nese capíulo será apresenada a meodologia adoada nese rabalho para a aplicação e desenvolvimeno de um modelo de programação maemáica linear misa, onde a função-objeivo,
Leia mais3 Estudo da Barra de Geração [1]
3 Esudo da Barra de eração [1] 31 Inrodução No apíulo 2, raou-se do máximo fluxo de poência aiva e reaiva que pode chear à barra de cara, limiando a máxima cara que pode ser alimenada, e do possível efeio
Leia maisPREVISÃO DE DADOS DE ALTA FREQÜÊNCIA PARA CARGA ELÉTRICA USANDO HOLT-WINTERS COM DOIS CICLOS
PREVISÃO DE DADOS DE ALTA FREQÜÊNCIA PARA CARGA ELÉTRICA USANDO HOLT-WINTERS COM DOIS CICLOS Crisina Vidigal Cabral de Miranda 1 Ponifícia Universidade Caólica do Rio de Janeiro Rua Marquês de São Vicene
Leia maisProblema de controle ótimo com equações de estado P-fuzzy: Programação dinâmica
Problema de conrole óimo com equações de esado P-fuzzy: Programação dinâmica Michael Macedo Diniz, Rodney Carlos Bassanezi, Depo de Maemáica Aplicada, IMECC, UNICAMP, 1383-859, Campinas, SP diniz@ime.unicamp.br,
Leia mais5 Solução por Regressão Simbólica 5.1. Introdução
5 Solução por Regressão Simbólica 5.. Inrodução ese capíulo é descrio um esudo de caso uilizando-se o modelo proposo no capíulo 4. reende-se com esse esudo de caso, mosrar a viabilidade do modelo, suas
Leia mais3 O Modelo SAGA de Gestão de Estoques
3 O Modelo SG de Gesão de Esoques O Sisema SG, Sisema uomaizado de Gerência e poio, consise de um sofware conendo um modelo maemáico que permie fazer a previsão de iens no fuuro com base nos consumos regisrados
Leia mais3 Metodologia do Estudo 3.1. Tipo de Pesquisa
42 3 Meodologia do Esudo 3.1. Tipo de Pesquisa A pesquisa nese rabalho pode ser classificada de acordo com 3 visões diferenes. Sob o pono de visa de seus objeivos, sob o pono de visa de abordagem do problema
Leia maisExercícios sobre o Modelo Logístico Discreto
Exercícios sobre o Modelo Logísico Discreo 1. Faça uma abela e o gráfico do modelo logísico discreo descrio pela equação abaixo para = 0, 1,..., 10, N N = 1,3 N 1, N 0 = 1. 10 Solução. Usando o Excel,
Leia maisUtilização de modelos de holt-winters para a previsão de séries temporais de consumo de refrigerantes no Brasil
XXVI ENEGEP - Foraleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Ouubro de 2006 Uilização de modelos de hol-winers para a previsão de séries emporais de consumo de refrigeranes no Brasil Jean Carlos da ilva Albuquerque (UEPA)
Leia mais4 Metodologia Proposta para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Monte Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algoritmos Genéticos.
4 Meodologia Proposa para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Mone Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algorimos Genéicos. 4.1. Inrodução Nese capíulo descreve-se em duas pares a meodologia
Leia maisCapítulo 2: Proposta de um Novo Retificador Trifásico
30 Capíulo 2: Proposa de um Novo Reificador Trifásico O mecanismo do descobrimeno não é lógico e inelecual. É uma iluminação suberrânea, quase um êxase. Em seguida, é cero, a ineligência analisa e a experiência
Leia mais1. Introdução. 2. Séries Temporais. Modelagem e Simulação - Modelos de Previsão
Modelos de Previsão vendas mensais (em unidades) Modelagem e Simulação - Modelos de Previsão Inrodução Em omada de decisão é basane comum raar problemas cujas decisões a serem omadas são funções de faos
Leia maisCINÉTICA QUÍMICA LEI DE VELOCIDADE - TEORIA
CINÉTICA QUÍMICA LEI DE VELOCIDADE - TEORIA Inrodução Ese arigo raa de um dos assunos mais recorrenes nas provas do IME e do ITA nos úlimos anos, que é a Cinéica Química. Aqui raamos principalmene dos
Leia maisAplicações à Teoria da Confiabilidade
Aplicações à Teoria da ESQUEMA DO CAPÍTULO 11.1 CONCEITOS FUNDAMENTAIS 11.2 A LEI DE FALHA NORMAL 11.3 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL 11.4 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL E A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 11.5 A LEI
Leia maisAntes de mais nada, é importante notar que isso nem sempre faz sentido do ponto de vista biológico.
O modelo malusiano para empo conínuo: uma inrodução não rigorosa ao cálculo A dinâmica de populações ambém pode ser modelada usando-se empo conínuo, o que é mais realisa para populações que se reproduzem
Leia mais3 Retorno, Marcação a Mercado e Estimadores de Volatilidade
eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3 3 eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3.. eorno de um Aivo Grande pare dos esudos envolve reorno ao invés de preços. Denre as principais
Leia maisModelos Não-Lineares
Modelos ão-lineares O modelo malhusiano prevê que o crescimeno populacional é exponencial. Enreano, essa predição não pode ser válida por um empo muio longo. As funções exponenciais crescem muio rapidamene
Leia mais3 Modelo Teórico e Especificação Econométrica
3 Modelo Teórico e Especificação Economérica A base eórica do experimeno será a Teoria Neoclássica do Invesimeno, apresenada por Jorgensen (1963). Aneriormene ao arigo de Jorgensen, não havia um arcabouço
Leia maisCapítulo 11. Corrente alternada
Capíulo 11 Correne alernada elerônica 1 CAPÍULO 11 1 Figura 11. Sinais siméricos e sinais assiméricos. -1 (ms) 1 15 3 - (ms) Em princípio, pode-se descrever um sinal (ensão ou correne) alernado como aquele
Leia mais4 O Papel das Reservas no Custo da Crise
4 O Papel das Reservas no Cuso da Crise Nese capíulo buscamos analisar empiricamene o papel das reservas em miigar o cuso da crise uma vez que esa ocorre. Acrediamos que o produo seja a variável ideal
Leia maisMovimento unidimensional 25 MOVIMENTO UNIDIMENSIONAL
Movimeno unidimensional 5 MOVIMENTO UNIDIMENSIONAL. Inrodução Denre os vários movimenos que iremos esudar, o movimeno unidimensional é o mais simples, já que odas as grandezas veoriais que descrevem o
Leia mais3 LTC Load Tap Change
54 3 LTC Load Tap Change 3. Inrodução Taps ou apes (ermo em poruguês) de ransformadores são recursos largamene uilizados na operação do sisema elérico, sejam eles de ransmissão, subransmissão e disribuição.
Leia mais1 Pesquisador - Embrapa Semiárido. 2 Analista Embrapa Semiárido.
XII Escola de Modelos de Regressão, Foraleza-CE, 13-16 Março 2011 Análise de modelos de previsão de preços de Uva Iália: uma aplicação do modelo SARIMA João Ricardo F. de Lima 1, Luciano Alves de Jesus
Leia mais2 Os métodos da família X Introdução
2 Os méodos da família X 2. Inrodução O méodo X (Dagum, 980) emprega médias móveis (MM) para esimar as principais componenes de uma série (Sysem of Naional Accouns, 2003): a endência e a sazonalidade.
Leia mais3 Modelos de Markov Ocultos
23 3 Modelos de Markov Oculos 3.. Processos Esocásicos Um processo esocásico é definido como uma família de variáveis aleaórias X(), sendo geralmene a variável empo. X() represena uma caracerísica mensurável
Leia maisOtimização da Curva de Gatilho de uma Opção Americana de Compra através de Algoritmos Genéticos
> REVISTA DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA (ISSN: XXXXXXX), Vol. X, No. Y, pp. 1-10 1 Oimização da Curva de Gailho de uma Opção Americana de Compra aravés de Algorimos Genéicos Rafael de Sequeira
Leia maisIntrodução ao Controle Ótimo: Otimização de funções e funcionais. Otimização paramétrica. Problema de controle ótimo com tempo final fixo.
Inrodução ao Conrole Óimo: Oimização de funções e funcionais. Oimização paramérica. Problema de conrole óimo com empo final fio. Oimização Deerminação de uma ação que proporciona um máimo de benefício,
Leia mais5 Metodologia Probabilística de Estimativa de Reservas Considerando o Efeito-Preço
5 Meodologia Probabilísica de Esimaiva de Reservas Considerando o Efeio-Preço O principal objeivo desa pesquisa é propor uma meodologia de esimaiva de reservas que siga uma abordagem probabilísica e que
Leia mais4 Filtro de Kalman. 4.1 Introdução
4 Filro de Kalman Ese capíulo raa da apresenação resumida do filro de Kalman. O filro de Kalman em sua origem na década de sessena, denro da área da engenharia elérica relacionado à eoria do conrole de
Leia maisModelagem e Previsão do Índice de Saponificação do Óleo de Soja da Giovelli & Cia Indústria de Óleos Vegetais
XI SIMPEP - Bauru, SP, Brasil, 8 a 1 de novembro de 24 Modelagem e Previsão do Índice de Saponificação do Óleo de Soja da Giovelli & Cia Indúsria de Óleos Vegeais Regiane Klidzio (URI) gep@urisan.che.br
Leia maisExperiência IV (aulas 06 e 07) Queda livre
Experiência IV (aulas 06 e 07) Queda livre 1. Objeivos. Inrodução 3. Procedimeno experimenal 4. Análise de dados 5. Quesões 6. Referências 1. Objeivos Nesa experiência, esudaremos o movimeno da queda de
Leia mais5 Método dos Mínimos Quadrados de Monte Carlo (LSM)
Méodo dos Mínimos Quadrados de Mone Carlo (LSM) 57 5 Méodo dos Mínimos Quadrados de Mone Carlo (LSM) O méodo LSM revela-se uma alernaiva promissora frene às radicionais écnicas de diferenças finias e árvores
Leia maisDEMOGRAFIA. Assim, no processo de planeamento é muito importante conhecer a POPULAÇÃO porque:
DEMOGRAFIA Fone: Ferreira, J. Anunes Demografia, CESUR, Lisboa Inrodução A imporância da demografia no planeameno regional e urbano O processo de planeameno em como fim úlimo fomenar uma organização das
Leia maisContabilometria. Séries Temporais
Conabilomeria Séries Temporais Fone: Corrar, L. J.; Theóphilo, C. R. Pesquisa Operacional para Decisão em Conabilidade e Adminisração, Ediora Alas, São Paulo, 2010 Cap. 4 Séries Temporais O que é? Um conjuno
Leia mais4 Modelo de fatores para classes de ativos
4 Modelo de aores para classes de aivos 4.. Análise de esilo baseado no reorno: versão original (esáica A análise de esilo baseada no reorno é um procedimeno esaísico que visa a ideniicar as ones de riscos
Leia maisExercícios Sobre Oscilações, Bifurcações e Caos
Exercícios Sobre Oscilações, Bifurcações e Caos Os ponos de equilíbrio de um modelo esão localizados onde o gráfico de + versus cora a rea definida pela equação +, cuja inclinação é (pois forma um ângulo
Leia mais4 Aplicação do Modelo
Aplicação do Modelo É possível enconrar na lieraura diversas aplicações que uilizam écnicas esaísicas e de compuação inensiva para realizar previsões de curo prazo na área de energia elérica. Enre elas
Leia mais4 APLICAÇÃO DO MODELO STAR-TREE
4 APLICAÇÃO DO MODELO STAR-TREE 4. Inrodução Uma vez conhecida a esruura de uma árvore STAR, é possível esimá-la aravés do processo dealhado no capíulo anerior. Porém, esa esruura é desconhecida de anemão,
Leia maisXXXI OLIMPÍADA BRASILEIRA DE MATEMÁTICA PRIMEIRA FASE NÍVEL 3 (Ensino Médio) GABARITO
XXXI OLIMPÍ RSILEIR E MTEMÁTI PRIMEIR FSE NÍVEL Ensino Médio RITO RITO NÍVEL 6 E 6 7 7 E 9 9 5 0 E 5 0 E 5 ada quesão da Primeira Fase vale pono. Toal de ponos no Nível 5 ponos. guarde a pulicação da Noa
Leia mais4 CER Compensador Estático de Potência Reativa
68 4 ompensador Esáico de Poência Reaiva 4.1 Inrodução ompensadores esáicos de poência reaiva (s ou Saic var ompensaors (Ss são equipamenos de conrole de ensão cuja freqüência de uso em aumenado no sisema
Leia maisMÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA
MÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA Nesa abordagem paramérica, para esimar as funções básicas da análise de sobrevida, assume-se que o empo de falha T segue uma disribuição conhecida
Leia mais2.7 Derivadas e Taxas de Variação
LIMITES E DERIVADAS 131 2.7 Derivadas e Taas de Variação O problema de enconrar a rea angene a uma curva e o problema de enconrar a velocidade de um objeo envolvem deerminar o mesmo ipo de limie, como
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 1ª Época (v1)
Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (v) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas
Leia maisTabela: Variáveis reais e nominais
Capíulo 1 Soluções: Inrodução à Macroeconomia Exercício 12 (Variáveis reais e nominais) Na abela seguine enconram se os dados iniciais do exercício (colunas 1, 2, 3) bem como as soluções relaivas a odas
Leia maisP IBpm = C+ I+ G+X F = = b) Despesa Nacional. PNBpm = P IBpm+ RF X = ( ) = 59549
Capíulo 2 Soluções: Medição da Acividade Económica Exercício 24 (PIB pelaópica da despesa) i. Usando os valores da abela que consa do enunciado, a solução das várias alíneas é imediaa, basando para al
Leia maisPrevisão de Demanda =Forecasting-técnica que usa dados passados na predição (projeção) de valores futuros
Previsãode Demanda Previsão de Demanda: 1 Passo do PCP Previsão de Demanda =Forecasing-écnica que usa dados passados na predição (projeção) de valores fuuros Com base no forecasingesabelem-se políicas
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL Ano lectivo 2015/16-1ª Época (V1) 18 de Janeiro de 2016
Nome: Aluno nº: Duração: h:30 m MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL Ano lecivo 05/6 - ª Época (V) 8 de Janeiro de 06 I (7 valores) No quadro de dados seguine (Tabela
Leia maisAPLICAÇÃO DOS MODELOS BAYESIANOS NA COOPERATIVA REGIONAL TRITÍCOLA SERRANA LTDA. COTRIJUÍ
APLICAÇÃO DOS MODELOS BAYESIANOS NA COOPERATIVA REGIONAL TRITÍCOLA SERRANA LTDA. COTRIJUÍ Suzana Russo Profa DCET URI Sano Ângelo/RS Joanirse Oriz Miranda Bolsisa PROBIC/URI INTRODUÇÃO A produção e a comercialização
Leia mais4 Método de geração de cenários em árvore
Méodo de geração de cenários em árvore 4 4 Méodo de geração de cenários em árvore 4.. Conceios básicos Uma das aividades mais comuns no mercado financeiro é considerar os possíveis esados fuuros da economia.
Leia maisAPÊNDICE A. Rotação de um MDT
APÊNDICES 7 APÊNDICE A Roação de um MDT 8 Os passos seguidos para a realização da roação do MDT foram os seguines: - Deerminar as coordenadas do cenro geomérico da região, ou pono em orno do qual a roação
Leia mais3 Metodologia 3.1. O modelo
3 Meodologia 3.1. O modelo Um esudo de eveno em como obeivo avaliar quais os impacos de deerminados aconecimenos sobre aivos ou iniciaivas. Para isso são analisadas as diversas variáveis impacadas pelo
Leia maisAPLICAÇÃO DE MODELOS QUANTITATIVOS DE PREVISÃO EM UMA EMPRESA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO
XXIII ENEGEP - Ouro Preo, MG, Brasil, 22 a 24 de ouubro de 2003 APLICAÇÃO DE MODELOS QUANTITATIVOS DE PREVISÃO EM UMA EMPRESA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO Ricardo Ferrari Pacheco Universidade Caólica de Goiás
Leia maisTópicos Especiais em Energia Elétrica (Projeto de Inversores e Conversores CC-CC)
Deparameno de Engenharia Elérica Tópicos Especiais em Energia Elérica () ula 2.2 Projeo do Induor Prof. João mérico Vilela Projeo de Induores Definição do úcleo a Fig.1 pode ser observado o modelo de um
Leia maisInstituto de Física USP. Física V - Aula 26. Professora: Mazé Bechara
Insiuo de Física USP Física V - Aula 6 Professora: Mazé Bechara Aula 6 Bases da Mecânica quânica e equações de Schroedinger. Aplicação e inerpreações. 1. Ouros posulados da inerpreação de Max-Born para
Leia maisAULA 22 PROCESSO DE TORNEAMENTO: CONDIÇÕES ECONÔMICAS DE USINAGEM
AULA 22 PROCESSO DE TORNEAMENTO: CONDIÇÕES ECONÔMICAS DE USINAGEM 163 22. PROCESSO DE TORNEAMENTO: CONDIÇÕES ECONÔMICAS DE USINAGEM 22.1. Inrodução Na Seção 9.2 foi falado sobre os Parâmeros de Core e
Leia mais4 Metodologia e resultados preliminares para análise de velocidade utilizando o gradiente descendente
4 Meodologia e resulados preliminares para análise de velocidade uilizando o gradiene descendene O processameno uilizando diferenes equações de sobreempo normal para a obenção de análise de velocidade
Leia mais2 PREVISÃO DA DEMANDA
PREVISÃO DA DEMANDA Abandonando um pouco a visão românica do ermo previsão, milhares de anos após as grandes civilizações da nossa hisória, a previsão do fuuro vola a omar a sua posição de imporância no
Leia mais6 Análise do processo de filtragem
6 Análise do processo de filragem Ese capíulo analisa o processo de filragem para os filros de Kalman e de parículas. Esa análise envolve ão somene o processo de filragem, não levando em consideração o
Leia maisMETODOLOGIA PARA IMPLEMENTAÇÃO DE SISTEMAS DE PREVISÃO DE DEMANDA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL ESCOLA DE ENGENHARIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO METODOLOGIA PARA IMPLEMENTAÇÃO DE SISTEMAS DE PREVISÃO DE DEMANDA Fernando Rezende Pellegrini
Leia mais4 O Fenômeno da Estabilidade de Tensão [6]
4 O Fenômeno da Esabilidade de Tensão [6] 4.1. Inrodução Esabilidade de ensão é a capacidade de um sisema elérico em maner ensões aceiáveis em odas as barras da rede sob condições normais e após ser submeido
Leia mais4 Análise Empírica. 4.1 Definição da amostra de cada país
57 4 Análise Empírica As simulações apresenadas no capíulo anerior indicaram que a meodologia desenvolvida por Rigobon (2001 é aparenemene adequada para a análise empírica da relação enre a axa de câmbio
Leia maisAPLICAÇÃO DO MÉTODO DE HOLT NA PREVISÃO DE DADOS DE ÁGUA DA CIDADE DE RONDONÓPOLIS-MT
APLICAÇÃO DO MÉTODO DE HOLT NA PREVISÃO DE DADOS DE ÁGUA DA CIDADE DE RONDONÓPOLIS-MT Alerêdo Oliveira Curim 1 & Aldo da Cunha Rebouças Resumo - O conhecimeno prévio dos volumes de água de qualquer sisema
Leia maisIntrodução ao Projeto de Aeronaves. Aula 21 Influência da Fuselagem da Superfície Horizontal da Empenagem na Estabilidade Longitudinal Estática
Inrodução ao Projeo de Aeronaves Aula 21 Inluência da Fuselagem da Superície Horizonal da Empenagem na Esabilidade Longiudinal Esáica Tópicos Abordados Conribuição da Fuselagem na Esabilidade Longiudinal
Leia maisCaracterísticas dos Processos ARMA
Caracerísicas dos Processos ARMA Aula 0 Bueno, 0, Capíulos e 3 Enders, 009, Capíulo. a.6 Morein e Toloi, 006, Capíulo 5. Inrodução A expressão geral de uma série emporal, para o caso univariado, é dada
Leia maisVoo Nivelado - Avião a Hélice
- Avião a Hélice 763 º Ano da icenciaura em ngenharia Aeronáuica edro. Gamboa - 008. oo de ruzeiro De modo a prosseguir o esudo analíico do desempenho, é conveniene separar as aeronaves por ipo de moor
Leia maisPrevisão de curto prazo de carga de energia elétrica do estado de Santa Catarina
Previsão de curo prazo de carga de energia elérica do esado de Sana Caarina haís Rohling Girardi (UFSC) hagirardi@gmail.com Gerson Ishikawa (UFSC) gerson.ishikawa@ia90.com.br Resumo: Os requisios das previsões
Leia maisMódulo de Regressão e Séries S Temporais
Quem sou eu? Módulo de Regressão e Séries S Temporais Pare 4 Mônica Barros, D.Sc. Julho de 007 Mônica Barros Douora em Séries Temporais PUC-Rio Mesre em Esaísica Universiy of Texas a Ausin, EUA Bacharel
Leia maisDesempenho do Algoritmo Genético Guiado por Código em Funções de Difícil
Desempenho do Algorimo Genéico Guiado por Código em Funções de Difícil Solução A L Araújo FMAssis Laboraório de Comunicações LABCOM Deparameno de Engenharia Elérica, Universidade Federal da Paraíba 58109-970
Leia maisAula 6 Geração de Grades
Universidade Federal do ABC Aula 6 Geração de Grades EN34 Dinâmica de Fluidos Compuacional TRANSFORMAÇÕES DE COORDENADAS Grade de ponos discreos A abordagem de diferenças finias apresenada aé agora, que
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 2ª Época (V1)
Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (V) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas
Leia maisMODELO DE PREVISÃO PARA O FLUXO DE DESEMBARQUE DE PASSAGEIROS NO TERMINAL RODOVIÁRIO DE BELÉM RESUMO
MODELO DE PREVISÃO PARA O FLUXO DE DESEMBARQUE DE PASSAGEIROS NO TERMINAL RODOVIÁRIO DE BELÉM Edson Marcos Leal Soares Ramos (*) Silvia dos Sanos de Almeida (**) Dennison Célio de Oliveira Carvalho (***)
Leia maisCapítulo Cálculo com funções vetoriais
Cálculo - Capíulo 6 - Cálculo com funções veoriais - versão 0/009 Capíulo 6 - Cálculo com funções veoriais 6 - Limies 63 - Significado geomérico da derivada 6 - Derivadas 64 - Regras de derivação Uiliaremos
Leia mais4 Modelo Proposto Holt-Winters com Múltiplos Ciclos
4 Modelo Proposo Hol-Winers om Múliplos Cilos 4. Inrodução Eisem uma variedade de séries emporais que não se ausam failmene a modelagem via amoreimeno eponenial radiional. As séries om variação ília ou
Leia maisProf. Anderson Coser Gaudio Departamento de Física Centro de Ciências Exatas Universidade Federal do Espírito Santo
PROBLEMAS RESOLVIDOS DE FÍSIA Prof. Anderson oser Gaudio Deparameno de Física enro de iências Eaas Universidade Federal do Espírio Sano hp://www.cce.ufes.br/anderson anderson@npd.ufes.br Úlima aualização:
Leia mais3 Avaliação de Opções Americanas
Avaliação de Opções Americanas 26 3 Avaliação de Opções Americanas Derivaivos com caracerísicas de exercício americano, em especial opções, são enconrados na maioria dos mercados financeiros. A avaliação
Leia maisGráfico 1 Nível do PIB: série antiga e série revista. Série antiga Série nova. através do site
2/mar/ 27 A Revisão do PIB Affonso Celso Pasore pasore@acpasore.com Maria Crisina Pinoi crisina@acpasore.com Leonardo Poro de Almeida leonardo@acpasore.com Terence de Almeida Pagano erence@acpasore.com
Leia mais4 O modelo econométrico
4 O modelo economérico O objeivo desse capíulo é o de apresenar um modelo economérico para as variáveis financeiras que servem de enrada para o modelo esocásico de fluxo de caixa que será apresenado no
Leia maisCritérios e Metodologia de Apuração de Superfície de Volatilidade
Criérios e Meodologia de Apuração de Superfície de Volailidade Diariamene são calculadas superfícies de volailidade implícia de odos os vencimenos de conraos de opções em que há posição em abero e/ou séries
Leia maisPREVISÃO DE DEMANDA DE ACESSOS MÓVEIS NO SISTEMA DE TELEFONIA BRASILEIRO
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL ESCOLA DE ENGENHARIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PREVISÃO DE DEMANDA DE ACESSOS MÓVEIS NO SISTEMA DE TELEFONIA BRASILEIRO Leandro Henz
Leia maisLuiz Albino Teixeira Júnior. Combinação Linear de Previsões com Ajuste MINIMAX. Monografia de Pós-graduação Lato sensu
Luiz Albino Teixeira Júnior Combinação Linear de Previsões com Ajuse MINIMAX Monografia de Pós-graduação Lao sensu Insiuo de Ciências Exaas Programa de Pós-graduação lao sensu em Méodos Esaísicos Compuacionais
Leia maisAPOSTILA DE MODELOS LINEARES EM SÉRIES TEMPORAIS
UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS - UFMG INSIUO DE CIÊNCIAS EXAAS ICEx DEPARAMENO DE ESAÍSICA ES APOSILA DE MODELOS LINEARES EM SÉRIES EMPORAIS Glaura da Conceição Franco (ES/UFMG) Belo Horizone, agoso
Leia maisAPLICAÇÃO DA ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NO CONTROLE DA POLUIÇÃO PROVOCADA PELO TRÁFEGO DE VEÍCULOS MOTORIZADOS
! "#$ " %'&)(*&)+,- /2*&4365879&4/:+58;2*=?5@A2*3B;- C)D 5,5FE)5G+ &4- (IHJ&?,+ /?=)5KA:+5MLN&OHJ5F&4E)2*EOHJ&)(IHJ/)G- D - ;/);& Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 9 a de ouubro de 27 APLICAÇÃO DA ANÁLISE
Leia mais3 Uma metodologia para validação estatística da análise técnica: a busca pela homogeneidade
3 Uma meodologia para validação esaísica da análise écnica: a busca pela homogeneidade Ese capíulo em como objeivo apresenar uma solução para as falhas observadas na meodologia uilizada por Lo e al. (2000)
Leia maisAnálise de Informação Económica e Empresarial
Análise de Informação Económica e Empresarial Licenciaura Economia/Finanças/Gesão 1º Ano Ano lecivo de 2008-2009 Prova Época Normal 14 de Janeiro de 2009 Duração: 2h30m (150 minuos) Responda aos grupos
Leia maisModelos para Previsão em Séries Temporais: uma Aplicação para a Taxa de Desemprego na Região Metropolitana de Porto Alegre
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA Modelos para Previsão em Séries Temporais: uma Aplicação para a Taxa de Desemprego na Região Meropoliana de
Leia maisA aplicação de Programação por Metas para a geração de horários de exames para o Colégio de Aplicação da Universidade Federal de Viçosa - COLUNI
A aplicação de Programação por Meas para a geração de horários de exames para o Colégio de Aplicação da Universidade Federal de Viçosa - COLUNI André Lobo Teixeira (UFV) andre.lobo@ufv.br Lana Mara Rodrigues
Leia maisRESSALTO HIDRÁULICO Nome: nº
RESSALTO HIDRÁULICO Nome: nº O ressalo hidráulico é um dos fenômenos imporanes no campo da hidráulica. Ele foi primeiramene descrio por Leonardo da Vinci e o primeiro esudo experimenal foi crediado a Bidone
Leia maisCircuitos Elétricos I EEL420
Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL420 Coneúdo 1 - Circuios de primeira ordem...1 1.1 - Equação diferencial ordinária de primeira ordem...1 1.1.1 - Caso linear, homogênea, com
Leia maisMODELOS DE INTERVENÇÃO PARA PREVISÃO MENSAL DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA CONSIDERANDO CENÁRIOS PARA O RACIONAMENTO
EVANDRO LUIZ MENDES MODELOS DE INTERVENÇÃO PARA PREVISÃO MENSAL DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA CONSIDERANDO CENÁRIOS PARA O RACIONAMENTO DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Disseração apresenada ao Deparameno de Engenharia
Leia mais