7 resultados para Modelos Log-lineares

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


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Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

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O presente estudo tem como objetivo analisar a relação entre pobreza rural e degradação ambiental, a fim de comprovar ou refutar a hipótese de que a pobreza é a maior causa da degradação ambiental. Tal hipótese, citada pelo mainstream do Desenvolvimento Sustentável, afirma que a relação entre pobreza e degradação ambiental acontece sob a forma de uma armadilha ou de um círculo vicioso e, nesse sentido, políticas que visem aliviar a condição de pobreza têm, necessariamente, impactos positivos sobre o meio ambiente. Para comprovar ou refutar tal hipótese, a área de estudo compreende os municípios de Machadinho e Maximiliano de Almeida, ambos situados na mesoregião Noroeste do Rio Grande do Sul. Com base nas entrevistas com 48 agricultores, 24 em cada município, foi formado um banco de dados, contemplando vários indicadores socioeconômicos, e indicadores de preservação e degradação ambiental. Com isso, foram estimados diversos modelos não-lineares de regressão (probit), tendo variáveis binárias como dependentes, expressando a degradação ambiental, e os diversos indicadores socioeconômicos como variáveis independentes, expressando as situações de pobreza rural. Também foram estimados os impactos do acesso a mercado, informação, crédito e assistência técnica sobre as probabilidades de degradação ambiental, a fim de fornecer subsídios para a formulação de políticas de combate à pobreza e preservação do meio ambiente. Os resultados encontrados sugerem que a relação entre pobreza rural e degradação ambiental, nos municípios estudados, não é direta e expressiva, como reza a teoria do mainstream sobre o tema. Muito pelo contrário, a relação é ambígua e, nesse sentido, refuta-se a hipótese de que tal relação apresenta-se na forma de uma armadilha ou de um círculo vicioso, bem como de que melhorias nas condições socioeconômicas dos agricultores têm, necessariamente, impactos positivos sobre o meio ambiente.

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Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

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Este trabalho visa realizar o estudo do comportamento dinâmico de um eixo rotor flexível, modelado segundo a teoria de Euler-Bernoulli e caracterizar as respostas periódicas de sistemas LTI (sistemas lineares invariantes no tempo) e sistemas fracamente não lineares de ordem arbitrária. Para tanto, é utilizada a base dinâmica gerada pela resposta impulso ou solução fundamental. O comportamento dinâmico de um eixo rotor flexível foi discutido em termos da função de Green espacial e calculada de maneira não-modal. Foi realizado um estudo do problema de autovalor para o caso de um um eixo rotor biapoiado. As freqüências são obtidas e os modos escritos em termos da base dinâmica e da velocidade de rotação. As respostas periódicas de sistemas LTI, utilizadas nas aproximações com sistemas fracamente não lineares, são obtidas, independentemente da ordem do sistema, como um operador integral onde o núcleo é a função de Green T-periódica. Esta função é caracterizada em termos das propriedades de continuidade, periodicidade e salto da função de Green T-periódica, e da base dinâmica Simulações foram realizadas para sistemas concentrados, matriciais e escalares, com o objetivo de mostrar a validade da metodologia desenvolvida com as propriedades da função de Green T-periódica. Foi abordado um modelo não-linear para uma centrífuga utilizada na indústria textil [Starzinski, 1977].

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A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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No estudo da propagação de uma doença infecciosa, diz-se que sua transmissão ocorre horizontalmente, quando um indivíduo suscetível tem um contato direto ou indireto com um indivíduo infeccioso. Algumas doenças, entretanto, também podem ser transmitidas verticalmente, entendendo-se que, neste caso, a doença é transmitida a um indivíduo, ao ser gerado por uma mãe infecciosa. Fazendo uso de modelos epidemiológicos determinísticos básicos, envolvendo sistemas de equações diferenciais ordinárias, nosso principal objetivo, neste trabalho, consiste em investigar qual o papel da transmissão vertical na propagação de doenças causadas por microparasitas. Diversas formas de inclusão de transmissão vertical são apresentadas e, em cada modelo estudado, investigamos a existência e a estabilidade local dos estados de equilíbrio da população hospedeira, identificamos os parâmetros e limiares que caracterizam a dinâmica do sistema, e completamos as informações decorrentes dos resultados analíticos com a apresentação de soluções numéricas do mesmo. Por fim, comparamos os efeitos da transmissão horizontal com aqueles decorrentes da transmissão vertical.