25 resultados para interest rate forecasting


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Between 2000/01 and 2006/07, the approval rate of a Thermodynamics course in a Mechanical Engineer graduation was 25%. However, a careful analysis of the results showed that 41% of the students chosen not to attend or dropped out, missing the final examination. Thus, a continuous assessment methodology was developed, whose purpose was to reduce drop out, motivating students to attend this course, believing that what was observed was due, not to the incapacity to pass, but to the anticipation of the inevitability of failure by the students. If, on one hand, motivation is defined as a broad construct pertaining to the conditions and processes that account for the arousal, direction, magnitude, and maintenance of effort, on the other hand, assessment is one of the most powerful tools to change the will that students have to learn, motivating them to learn in a quicker and permanent way. Some of the practices that were implemented, included: promoting learning goal orientation rather than performance goal orientation; cultivating intrinsic interest in the subject and put less emphasis on grades but make grading criteria explicit; emphasizing teaching approaches that encourage collaboration among students and cater for a range of teaching styles; explaining the reasons for, and the implications of, tests; providing feedback to students about their performance in a form that is non-egoinvolving and non-judgemental and helping students to interpret it; broadening the range of information used in assessing the attainment of individual students. The continuous assessment methodology developed was applied in 2007/08 and 2008/09, having found an increase in the approval from 25% to 55% (30%), accompanied by a decrease of the drop out from 41% to 23,5% (17,5%). Flunking with a numerical grade lowered from 34,4% to 22,0% (12,4%). The perception by the students of the continuous assessment relevance was evaluated with a questionnaire. 70% of the students that failed the course respond that, nevertheless, didn’t repent having done the continuous assessment.

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This paper reports on the design and development of an Android-based context-aware system to support Erasmus students during their mobility in Porto. It enables: (i) guest users to create, rate and store personal points of interest (POI) in a private, local on board database; and (ii) authenticated users to upload and share POI as well as get and rate recommended POI from the shared central database. The system is a distributed client / server application. The server interacts with a central database that maintains the user profiles and the shared POI organized by category and rating. The Android GUI application works both as a standalone application and as a client module. In standalone mode, guest users have access to generic info, a map-based interface and a local database to store and retrieve personal POI. Upon successful authentication, users can, additionally, share POI as well as get and rate recommendations sorted by category, rating and distance-to-user.

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This paper proposes a wind speed forecasting model that contributes to the development and implementation of adequate methodologies for Energy Resource Man-agement in a distribution power network, with intensive use of wind based power generation. The proposed fore-casting methodology aims to support the operation in the scope of the intraday resources scheduling model, name-ly with a time horizon of 10 minutes. A case study using a real database from the meteoro-logical station installed in the GECAD renewable energy lab was used. A new wind speed forecasting model has been implemented and it estimated accuracy was evalu-ated and compared with a previous developed forecast-ing model. Using as input attributes the information of the wind speed concerning the previous 3 hours enables to obtain results with high accuracy for the wind short-term forecasting.

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Load forecasting has gradually becoming a major field of research in electricity industry. Therefore, Load forecasting is extremely important for the electric sector under deregulated environment as it provides a useful support to the power system management. Accurate power load forecasting models are required to the operation and planning of a utility company, and they have received increasing attention from researches of this field study. Many mathematical methods have been developed for load forecasting. This work aims to develop and implement a load forecasting method for short-term load forecasting (STLF), based on Holt-Winters exponential smoothing and an artificial neural network (ANN). One of the main contributions of this paper is the application of Holt-Winters exponential smoothing approach to the forecasting problem and, as an evaluation of the past forecasting work, data mining techniques are also applied to short-term Load forecasting. Both ANN and Holt-Winters exponential smoothing approaches are compared and evaluated.

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This paper presents several forecasting methodologies based on the application of Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM), directed to the prediction of the solar radiance intensity. The methodologies differ from each other by using different information in the training of the methods, i.e, different environmental complementary fields such as the wind speed, temperature, and humidity. Additionally, different ways of considering the data series information have been considered. Sensitivity testing has been performed on all methodologies in order to achieve the best parameterizations for the proposed approaches. Results show that the SVM approach using the exponential Radial Basis Function (eRBF) is capable of achieving the best forecasting results, and in half execution time of the ANN based approaches.

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Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.

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O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.

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A aplicação do material compósito é neste momento bastante vasta, graças à combinação das suas características específicas, tais como, maior resistência específica e módulos específicos e melhor resistência à fadiga, quando comparados com os metais convencionais. Tais características, quando requeridas, tornam este material ideal para aplicações estruturais. Esta caminhada de sucesso iniciou desde muito cedo, quando o material compósito já era utilizado para fabrico de armas pelos mongóis e na construção civil pelos hebreus e egípcios, contudo, só a partir dos meados do século XX é que despertou interesses para aplicações mais modernas. Atualmente os materiais compósitos são utilizados em equipamentos domésticos, componentes elétricos e eletrónicos, passando por materiais desportivos, pela indústria automóvel e construção civil, até indústrias de grande exigência e visibilidade tecnológica como a aeronáutica, espacial e de defesa. Apesar das boas características apresentadas pelos materiais compósitos, no entanto, estes materiais têm tendência a perderem as suas propriedades quando submetidas a algumas operações de acabamento como a furação. A furação surge da necessidade de ligação de peças de um mesmo mecanismo. Os furos obtidos por este processo devem ser precisos e sem danos para garantir ligações de alta resistência e também precisas. A furação nos materiais compósitos é bastante complexa devido à sua heterogeneidade, anisotropia, sensibilidade ao calor e pelo facto de os reforços serem extremamente abrasivos. A operação de furação pode causar grandes danos na peça, como a delaminação a entrada, defeitos de circularidade do furo, danos de origem térmica e a delaminação à saída que se apresenta como o mais frequente e indesejável. Com base nesses pressupostos é que este trabalho foi desenvolvido de forma a tentar obter processos simples para determinação e previsão de danos em polímeros reforçados com fibras (de carbono neste caso) de forma a precavê-los. De forma a conseguir estes objetivos, foram realizados ensaios de início de delaminação segundo a proposta de Lachaud et al. e ensaios de pin-bearing segundo a proposta de Khashaba et al. Foram também examinadas extensões de danos de acordo com o modelo de Fator de delaminação ajustado apresentado por Davim et al. A partir dos ensaios, de pin-bearing, realizados foram analisadas influências do material e geometria da broca, do avanço utilizado na furação e de diferentes orientações de empilhamentos de placas na delaminação de laminados compósitos e ainda a influências dessas variáveis na força de rutura por pin-bearing. As principais conclusões tiradas daqui são que a delaminação aumenta com o aumento do avanço, o que já era esperado, as brocas em carboneto de tungsténio são as mais recomendas para a furação do material em causa e que a delaminação é superior para a placa cross-ply quando comparada com placas unidirecionais. Para a situação de ensaios de início de delaminação foram analisadas as influências da variação da espessura não cortada por baixo da broca/punção, de diferentes geometrias de brocas, da alteração de velocidade de ensaio e diferentes orientações de empilhamentos de placas na força de início de delaminação. Deste ensaio as principais conclusões são que a força de início de delaminação aumenta com o aumenta da espessura não cortada e a influência da velocidade de ensaio altera com a variação das orientações de empilhamento.