Previsão da velocidade dos ventos por redes neurais artificiais e arima de box & jenkins

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Análise da demanda de fertilizantes no Brasil: um estudo econométrico através da modelagem arima

A simulação de tendências futuras no setor de fertilizantes encaminha o produtor rural a prevenir-se de bruscas variações de preços, possibilitando maior poder de concorrência no cenário internacional. Para tanto, propõe-se a utilização da metodologia ARIMA para se estimar a demanda do consumo de fertilizantes no Brasil. Primeiramente revisitando a literatura especializada, obtendo informações históricas relevantes, além de avaliar as vicissitudes do cenário atual. A segunda parte introduz os conceitos da metodologia ARIMA , e encerrando com a apresentação dos dados e análises estatísticas da previsão 2012 à 2016

Avaliação dos parâmetros do índice de qualidade de água segundo o modelo ARIMA

Time series tendencies are an important tool for different sectors such as the scientific community, industries and environmental protection agencies who can evaluate the variability of a specific parameter in time, what is very important piece of information for establishing corrective and preventive actions. This work presents a time series model of main physical, chemical and biological parameters of the Water Quality Index (WQI) determined for different selected points of a hydrographical basin form May/2006 to Aug/2010. The statistical model Arima enabled a better understanding of the physical, chemical and biological processes that most clearly influences WQI. The Arima model allowed the assessment of the trend of several parameters used in the calculation of the WQI, showing that dissolved oxygen, turbidity, total nitrogen, and fecal E. coli were highly correlated and are the parameters that caused the index changes over time.

Electric load forecasting using a fuzzy ART&ARTMAP neural network

This work presents a neural network based on the ART architecture ( adaptive resonance theory), named fuzzy ART& ARTMAP neural network, applied to the electric load-forecasting problem. The neural networks based on the ARTarchitecture have two fundamental characteristics that are extremely important for the network performance ( stability and plasticity), which allow the implementation of continuous training. The fuzzy ART& ARTMAP neural network aims to reduce the imprecision of the forecasting results by a mechanism that separate the analog and binary data, processing them separately. Therefore, this represents a reduction on the processing time and improved quality of the results, when compared to the Back-Propagation neural network, and better to the classical forecasting techniques (ARIMA of Box and Jenkins methods). Finished the training, the fuzzy ART& ARTMAP neural network is capable to forecast electrical loads 24 h in advance. To validate the methodology, data from a Brazilian electric company is used. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo entre as alterações produzidas pelas biomoléculas floretina e barbaloína na estrutura e na hidratação de membranas modelo negativamente carregadas de DMPG

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relação dos indicadores microbiológicos com outros parâmetros limnológicos no rio Corumbataí, SP, no intuito de propor um modelo matemático para gestão ambiental

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Microbiologia Aplicada) - IBRC

Gráficos de controle de X para monitoramento de processos autocorrelacionados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo da interação da natamicina com membranas fosfolipídicas incorporadas de esteróis

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

The negligible effects of the antifungal natamycin on cholesterol-dipalmitoyl phosphatidylcholine monolayers may explain its low oral and topical toxicity for mammals

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Métodos econométricos para a análise do índice de inflação no Brasil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Métodos de previsão auto-regressivo aplicado a uma série de volume de produção de caminhões

The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast