The combination of neural estimates in prediction and decision problems

In this dissertation, different ways of combining neural predictive models or neural-based forecasts are discussed. The proposed approaches consider mostly Gaussian radial basis function networks, which can be efficiently identified and estimated through recursive/adaptive methods. Two different ways of combining are explored to get a final estimate – model mixing and model synthesis –, with the aim of obtaining improvements both in terms of efficiency and effectiveness. In the context of model mixing, the usual framework for linearly combining estimates from different models is extended, to deal with the case where the forecast errors from those models are correlated. In the context of model synthesis, and to address the problems raised by heavily nonstationary time series, we propose hybrid dynamic models for more advanced time series forecasting, composed of a dynamic trend regressive model (or, even, a dynamic harmonic regressive model), and a Gaussian radial basis function network. Additionally, using the model mixing procedure, two approaches for decision-making from forecasting models are discussed and compared: either inferring decisions from combined predictive estimates, or combining prescriptive solutions derived from different forecasting models. Finally, the application of some of the models and methods proposed previously is illustrated with two case studies, based on time series from finance and from tourism.

Sistema de monitorização de defeitos na rede de energia elétrica de média tensão

Nesta dissertação de Mestrado em Engenharia Eletrotécnica – Telecomunicações desenvolveu-se um sistema de monitorização de defeitos de uma rede de energia elétrica de média tensão, para melhorar a qualidade de serviço do fornecimento de energia elétrica. O sistema deteta e indica a localização da respetiva falha, que impede o funcionamento de uma parte da rede, também interliga todos os sensores instalados na rede a um ponto central que recebe toda a informação proveniente dos sensores, e ajuda na tomada de decisão. Neste trabalho de dissertação fez-se o estudo e descrição das redes de energia elétrica, realçando a topologia, o modo de operação e parâmetros de qualidade. Assinalou-se também os principais defeitos que podem ocorrer na rede de média tensão. Apresentou-se, ao nível comercial, soluções para mitigar o problema alvo de estudo. Explorou-se, num ambiente de simulação, soluções de deteção dos defeitos da rede, tendo sido desenvolvidos três sistemas distintos: sistema A, sistema B e sistema C. Sistema A que monitoriza o valor nominal da corrente elétrica em cada troço da rede elétrica, sistema B com a monitorização do valor da corrente elétrica em cada posto de transformação e sistema C que compara as correntes no inicio e final de cada troço da rede elétrica, verificando se há alguma discrepância entre ambas. Após a análise e simulação das soluções descreve-se o procedimento realizado para criar um protótipo de um sistema de monitorização. Começou-se por testar, individualmente, os sensores de corrente, circuito de condicionamento, microcontroladores e sistema Scada, usado para a visualização dos dados. Posteriormente, elaborou-se manuais de utilização de forma a auxiliar o sistema em trabalhos futuros que venham dar continuidade a este trabalho. Para validar a análise teórica e confirmar os resultados da simulação, testou-se experimentalmente o sistema de deteção C. Confirmou-se que o sistema de monitorização de defeitos é capaz de detetar e localizar a avaria presente na rede de energia elétrica.