33 resultados para Erros de estimativa

em Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul


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Os registros de vazões líquidas obtidos das estações fluviométricas são válidos, unicamente, para o local de onde foram coletados ou muito próximo a ele. Na maioria das vezes, a região de influência deste não inclui o local de interesse para o desenvolvimento de projetos de recursos hídricos. Este inconveniente, geralmente, pode ser resolvido através do uso de métodos de regionalização hidrológica. Para determinar os coeficientes da equação de regionalização, o procedimento mais usado consiste em: i) estabelecer uma relação do tipo exponencial multivariada entre a variável dependente (vazão média de longo prazo ou média anual de cheia) e as covariáveis (variáveis climáticas e fisiográficas da bacia hidrográfica); ii) linearizar a equação anterior mediante a transformação logarítmica de ambos os membros; iii) utilizar modelos lineares de regressão para estimar os coeficientes, geralmente, o método dos mínimos quadrados ordinários; e iv) aplicar a transformação inversa para definir a equação. A aplicação deste procedimento implica assumir certas propriedades dos dados (assimetria positiva, registros da mesma extensão e que os mesmos possuem o mesmo período de início e fim, entre outros) que dificilmente podem ser atendidas, prejudicando a verificação das hipóteses nas quais estão baseados os métodos lineares de regressão e, em conseqüência, seu adequado uso, bem como a confiabilidade dos resultados obtidos. Esta pesquisa apresenta um aprimoramento dos métodos de regionalização de vazões geralmente empregados, incluindo-se técnicas que levam em consideração as limitações anteriores. Estas técnicas foram: i) uso da transformada de Box-Cox na linearização da equação exponencial multivariada; ii) determinação dos coeficientes da equação de regionalização usando mínimos quadrados ponderados; e iii) verificação se os resíduos da regressão estão correlacionados ou não. Para o desenvolvimento e verificação da metodologia proposta foram usados somente registros fluviométricos de Bacias Hidrográficas Brasileiras, que drenam suas águas para o Rio Grande do Sul e/ou que estejam localizadas dentro dele. Geograficamente, a área de estudo inclui a totalidade do estado do Rio Grande do Sul e parte de Santa Catarina. As equações de regionalização foram definidas usando dados de vazões médias de longo prazo e média de cheia, para tempo de retorno de 2,33 e 50 anos. Neste último caso, as freqüências foram estimadas através do método dos momentos-L.Comparando os resultados obtidos utilizando o modelo de regionalização hidrológica proposto neste trabalho (transformada de Box-Cox / mínimos quadrados ponderados) junto a seus similares gerados usando a metodologia convencional (transformada logarítmica / mínimos quadrados ordinários) e de modelos intermediários (transformada logarítmica / mínimos quadrados ponderados e transformada de Box-Cox / mínimos quadrados ordinários), os mesmos podem ser considerados satisfatórios, visto que em todas as simulações realizadas o modelo proposto forneceu melhores resultados que aqueles obtidos com os outros modelos, sendo utilizado como padrão de comparação: 1) a qualidade do ajuste, 2) o grau de verificação das hipóteses dos métodos lineares de regressão e 3) os erros na estimativa das descargas, em termos de vazão específica. Nas simulações realizadas usando os modelos intermediários, observou-se que: i) na regionalização de vazões médias, o ganho de considerar a heterogeneidade temporal dos dados é maior do que corrigir a assimetria dos mesmos; ii) quando são usadas séries de descargas máximas, ocorre o efeito contrário, visto que o ganho de corrigir a assimetria das séries é maior do que o efeito da heterogeneidade temporal dos dados. Com relação aos resíduos da regressão, contrariamente ao esperado, os mesmos não sugerem estar correlacionados; isto pode ser conseqüência de utilizar como variável dependente um único registro por estação (vazão média de longo prazo ou média anual de cheia).

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Esta tese propõe o desenvolvimento de um método de estimativa de capacitâncias e de potência consumida nos circuitos combinacionais CMOS, no nível de portas lógicas. O objetivo do método é fazer uma previsão do consumo de potência do circuito na fase de projeto lógico, o que permitirá a aplicação de técnicas de redução de potência ou até alteração do projeto antes da geração do seu leiaute. A potência dinâmica consumida por circuitos CMOS depende dos seguintes parâmetros: tensão de alimentação, freqüência de operação, capacitâncias parasitas e atividades de comutação em cada nodo do circuito. A análise desenvolvida na Tese, propõe que a potência seja dividida em duas componentes. A primeira componente está relacionada ao consumo de potência devido às capacitâncias intrínsecas dos transistores, que por sua vez estão relacionadas às dimensões dos transistores. Estas capacitâncias intrínsecas são concentradas nos nodos externos das portas e manifestam-se em função das combinações dos vetores de entrada. A segunda componente está relacionada às interconexões entre as células do circuito. Para esta etapa utiliza-se a estimativa do comprimento médio das interconexões e as dimensões tecnológicas para estimar o consumo de potência. Este comprimento médio é estimado em função do número de transistores e fanout das várias redes do circuito. Na análise que trata das capacitâncias intrínsecas dos transistores os erros encontrados na estimativa da potência dissipada estão no máximo em torno de 11% quando comparados ao SPICE. Já na estimativa das interconexões a comparação feita entre capacitâncias de interconexões estimadas no nível lógico e capacitâncias de interconexões extraídas do leiaute apresentou erros menores que 10%.

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A busca de rendimentos elevados na cultura da soja, pressupõe o entendimento dos fatores responsáveis pela variabilidade dos parâmetros de planta que contribuem para o rendimento, e o desenvolvimento de metodologias para a avaliação destes parâmetros, em condições de lavoura. Como objetivos, o presente trabalho procurou estudar metodologias para a determinação do potencial de rendimento da soja durante a ontogenia, e avaliar a variabilidade existente em comunidades, por técnicas de geoestatística. Experimentos foram realizados na Estação Experimental Agronômica da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (EEA/UFRGS), localizada em Eldorado do Sul, RS, no período de 1996 a 2001. Parte do trabalho enfocou a determinação do potencial de rendimento da soja durante a ontogenia. Para que se possa elevar o rendimento é necessário entender o comportamento do potencial. Para tanto, utilizou-se metodologias baseadas na quantificação das estruturas reprodutivas da soja, com acompanhamento temporal de cultivares diferenciadas, durante a ontogenia. Outra etapa experimental constou da análise espacial e temporal da produção de grãos e seus componentes, em uma comunidade de plantas de soja, manejada como uma lavoura comercial. Nesta última utilizou-se, além de técnicas estatísticas usualmente empregadas na experimentação agrícola, procedimentos de geoestatística para a caracterização da variabilidade espacial e temporal presentes na área O trabalho demonstrou a existência de padrões similares entre cultivares e anos, para o potencial de rendimento e sua perda durante a ontogenia. Também evidenciou que é possível determinar a variabilidade espacial e temporal de comunidades de soja, mesmo trabalhando-se em nível de planta, e a capacidade das técnicas geoestatísticas em auxiliar na visualização de tal variabilidade. As técnicas empregadas podem servir de base para estudos aplicados, onde sua utilização pode ser uma ferramenta importante no manejo de áreas onde se busca maior precisão na agricultura, para aumentar o rendimento de grãos.

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Este trabalho apresenta uma ferramenta para gerenciamento de projetos, priorizando as fases de planejamento e o controle do desenvolvimento de software. Ao efetuar o planejamento de um projeto é necessário estimar o prazo, o custo e o esforço necessário, aplicando técnicas já aprovadas, existentes na literatura, tais como: Estimativa do Esforço, Estimativa de Putnam, Modelo COCOMO, Análise de Pontos por Função, Pontos de Particularidade e PSP. É necessária a utilização de uma ferramenta que automatizem o processo de estimativa. Hoje no mercado, encontram-se várias ferramentas de estimativas, tais como: ESTIMACS, SLIM, SPQR/20, ESTIMATE Professional. O controle do desenvolvimento do projeto está relacionado ao acompanhamento do projeto, do profissional e da própria estimativa de custo e esforço de desenvolvimento. Nenhuma das ferramentas estudadas permitiu o controle do projeto por parte da gerência, por isto esta se propondo o desenvolvimento uma nova ferramenta que permita o planejamento e controle do processo de desenvolvimento. Esta ferramenta deve permitir a comparação entre as diversas técnicas de estimativas, desde que baseadas na mesma medida de tamanho: pontos por função. Para exemplificar o uso desta ferramenta, foram aplicados dois estudos de casos desenvolvidos pela empresa Newsoft Consultoria de Informática.

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O Estado do Rio Grande do Sul é grande produtor e exportador de grãos, sendo responsável por, aproximadamente, 20% da produção nacional de soja. No entanto, os rendimentos desta cultura apresentam alta variabilidade interanual, conseqüência da também alta variabilidade interanual da precipitação pluvial. O objetivo deste trabalho foi ajustar e validar um modelo agrometeorológico-espectral de estimativa do rendimento da soja para o Rio Grande do Sul, para ser utilizado em programas de previsão de safras. O modelo proposto é composto por um termo agrometeorológico, obtido pelo ajuste do modelo multiplicativo de Jensen (1968), modificado por Berlato (1987) ao qual foi introduzido um fator de correção, e um termo espectral, obtido pela média do NDVI máximo dos meses de dezembro e janeiro. Os dados de rendimento médio da soja (estatísticas oficiais do IBGE) e os dados de estações meteorológicas (obtenção da evapotranspiração relativa - ETr/ETo) foram referentes ao período de 1975 a 2000, enquanto que as imagens de NDVI/NOAA foram do período de 1982 a 2000. A aplicação do modelo de Jensen modificado permite a obtenção das estimativas do rendimento da cultura da soja, no Estado do Rio Grande do Sul, com precisão, rapidez, praticidade, objetividade e baixo custo, cerca de um mês antes do final da colheita, conferindo ao mesmo um caráter preditivo. A aplicação do modelo agrometeorológico-espectral, entretanto, promove melhoria na acurácia das estimativas dos rendimentos, permitindo a geração de mapas de rendimento de soja para a região de produção significativa desta cultura no Estado, considerando, além da evapotranspiração relativa, outros fatores que influenciam na determinação dos rendimentos. A utilização de imagens de satélite, recursos de informática e de geoprocessamento permite rapidez na análise de dados para a avaliação do desenvolvimento das culturas agrícolas.

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Este estudo preliminar descreve uma proposta de correção de erros nas produções escritas de doze (12) alunos de nível básico de língua inglesa da Universidade de Caxias do Sul (UCS). O objetivo é investigar a relevância da reescrita como estratégia de conscientização, de acordo com a Hipótese do Noticing de Schmidt (1990), buscando promover a correção gramatical e o aprimoramento da produção textual. Nesse contexto, a correção passa a ser uma aliada e não inimiga do aprendiz. O feedback corretivo fornecido através do uso de uma Tabela de Marcação, a conscientização dos erros através da reescrita e o envolvimento dos aprendizes no processo de auto-análise de seus textos revelaram-se condições facilitadoras na busca das formas corretas e na prevenção do erro. A análise dos dados demonstrou uma possível ruptura com a previsibilidade implícita na Hipótese do Noticing, que propõe que prestar atenção a determinados aspectos lingüísticos possibilita sua melhor assimilação e a não recorrência de erros. Os trabalhos evidenciaram uma melhoria progressiva na qualidade da produção escrita apesar do aumento do número de erros, possivelmente devido a uma desinibição por parte dos aprendizes em escrever e a sua opção em assumir riscos na produção de estruturas lingüísticas mais complexas, o que não inviabiliza a proposta da reescrita como estratégia de conscientização.

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A sondagem com SPT ("Standard Penetration Test") é o método de investigação com mais freqüência empregado na caracterização geotécnica de solos. Devido a relevância desse tipo de ensaio, desenvolveu-se um procedimento para geração de mapas de SPT com base em métodos geoestatísticos. Esses mapas devem conter a estimativa do índice de penetração (SPT) em diferentes posições no terreno em estudo, partindo de ensaios pré-existentes, objetivando auxiliar de maneira mais efetiva o planejamento de obras de engenharia. O trabalho foi baseado em um banco de dados com 141 sondagens realizadas na cidade de Passo Fundo/RS, compreendendo uma área total de 4,16km2. O banco de dados compreende sondagens de uma única empresa (o que minimiza os erros decorrentes da própria sondagem SPT) e uma única unidade geotécnica. Essas informações foram utilizadas para a avaliação do comportamento espacial dos parâmetros modelados e, posteriormente, construção de mapas de SPT. As estimativas foram efetuadas por krigagem ordinária em blocos com dimensões de 100mx100m, em quatro níveis distintos definidos de acordo com a variação média do índice de penetração com a profundidade Os mapas resultantes da krigagem ordinária revelaram-se satisfatórios para o fim a que se destina esse trabalho. Para a avaliação desses mapas, é relevante que se quantifiquem as incertezas associadas a essas estimativas. A metodologia para tal é baseada em Simulação Geoestatística, onde foram efetuadas simulações seqüenciais Gaussianas (ssG), em blocos de mesma dimensão que a utilizada na krigagem. Os resultados positivos mostraram ser adequado o emprego da simulação seqüencial Gaussiana, para geração de mapas auxiliares de valores de SPT a serem empregados no planejamento de investigações geotécnicas complementares.

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A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.

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O experimento realizado avaliou, através de incubações ruminais de um volumoso misturado a diferentes concentrados, a ocorrência de influência mútua entre esses alimentos. Foi utilizado um animal Hereford fistulado no rúmen, em três períodos experimentais e foram incubados, por 24 horas, os seguintes ingredientes: farelo de soja, farelo de arroz integral, milho integral moído misturados com volumoso (feno de capim coast-cross) nas seguintes proporções de concentrado: 100, 50, 40, 30, 20 e 0%. Foi estudada a degradação da MS e da FDN das misturas, através do desaparecimento de amostra e da análise dos resíduos e amostras. Ao comparar-se as medidas obtidas com as estimadas através do cálculo proporcional das degradabilidades individuais dos ingredientes não se obteve diferença significativa entre a degradabilidade obtida e estimada da MS de nenhum dos alimentos em nenhuma das proporções A mesma comparação realizada com a FDN mostrou algumas diferenças numéricas entre as medidas observadas e estimadas nas misturas de feno + farelo de soja e feno + milho moído. No entanto, esses resultados não foram estatisticamente significativos (P>0,05) possivelmente pela alta variabilidade da técnica em relação ao pequeno numero de repetições testadas. O farelo de arroz utilizado nesse experimento apresentou características muito próximas às encontradas no feno e por isso não houve diferença significativa entre as degradabilidades obtida e estimada na mistura de farelo de arroz com o feno. A técnica “in situ”, da forma como a metodologia foi testada, não foi capaz de mostrar benefícios ou prejuízos estatisticamente significativos a degradação da MS e FDN dos alimentos misturados.

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Imagens georreferenciadas LANDSAT 5 TM da região da Mina Leão II, situada na Depressão Central do Estado do Rio Grande do Sul, foram processadas e classificadas digitalmente com objetivo de gerar o mapa de uso e cobertura do solo. Destas imagens, a drenagem foi extraída na forma vetorial, com o objetivo de determinar a faixa de proteção em torno dela. Dados topográficos plani-altimétricos analógicos foram tratados gerando o modelo digital do terreno e mapas de declividades. Foram definidos critérios para selecionar sítios adequados à colocação de rejeitos de carvão. Imagens de uso e cobertura do solo, declividades, rede de drenagem, litologias, estruturas geológicas, e distância a partir da boca da mina foram transformadas em sete fatores. Três fatores são absolutos ou restrições: zona de proteção da drenagem, zona de restrição em torno dos falhamentos e declividades superiores a 8%. Os restantes, são fatores relativos: uso e cobertura do solo reclassificado, declividade inferior a 8%, substrato litológico e distância a partir da mina. Aos quatro fatores relativos foi atribuída uma ponderação pareada. Através das ferramentas computacionais de apoio à decisão, em um Sistema de Informação Geográfica, os oito diferentes fatores foram cruzados, resultando um mapa temático que localiza e classifica sítios para a locação de rejeitos de carvão. As classes identificadas foram: área de restrição, péssima, regular, boa e ótima. O mapa de uso e cobertura do solo foi reclassificado em função de ser elaborada uma imagem de superfície de atrito, a partir do local da boca da mina, com a finalidade de se projetar vias de menor custo, desde a mina até a BR290 e a um porto situado no rio Jacuí. Dados sobre a espessura da camada de carvão inferior, "I", de uma campanha de sondagem de 182 furos, foram tratados por metodologia de geoestatística. Estudos de estatística descritiva, análise de continuidade espacial e estimação foram realizados, culminando com a cubagem da camada na área de estudo. Foi escolhido o processo de interpolação através da krigagem ordinária. A tonelagem da camada de carvão "I" foi estimada na ordem de 274.917.234 a 288.046.829 t. com nível de confiança de 95%.