13 resultados para Previsão Estatística
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
O objetivo desta pesquisa é propor um modelo numérico prognóstico que trate a variável “tempo” de forma eficiente e eficaz, com a finalidade de atender às reais necessidades dos clientes-usuários e à sociedade em geral. Todavia, realizou-se um levantamento bibliográfico sobre gestão pública, no tocante a obras públicas, estatística e pesquisa operacional para sistema organizacional, visando à modelagem numérica. A pesquisa foi baseada em metodologias quantitativas, com ênfase na pesquisa operacional para o estudo das obras públicas executadas sob a gerência da Prefeitura (PCU) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Para a elaboração da base de dados, foram coletados informações de obras, reformas e ampliações, executadas durante o período de 2006 a 2009, junto à Comissão Permanente de Licitação (CPL) e à Fundação de Amparo ao Desenvolvimento da Pesquisa (FADESP). Mediante as regressões lineares e, após as transformadas das funções, foram obtidos para o modelo prognóstico os parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R), de 0,899; coeficiente de determinação (R²), de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), de 0,796; e erro padrão (Se), de 0,41. Esses parâmetros demonstram forte correlação linearizada entre as variáveis, indicando que 79,60% da variabilidade do tempo para executar uma obra pública é causada ou produzida pela variação, em conjunto, da área; do valor orçado; da capacidade técnica operacional da IFES; da capacidade operacional da empresa; da tipologia de serviço; e da estação do ano. Com os resultados obtidos, conclui-se que é possível aplicar e implementar o modelo prognóstico para execução de obras públicas, pois se obteve uma ferramenta potente em sua aplicação para as melhorias dos procedimentos administrativos, tanto na estrutura como no seu desempenho, cujo principal resultado é a previsão do tempo para execução do empreendimento público.
Resumo:
Este trabalho tem como objetivo apresentar um método para solucionar o problema de mapeamento entre as soluções teóricas de gerenciamento dinâmico de espectro (DSM) e os parâmetros de controle das densidades espectrais de potência (PSDs) de transmissão dos modems comerciais. O método utiliza algoritmos genéticos (AG) codificado em inteiros para solucionar o problema. O AG é responsável por achar os melhores parâmetros para representar uma PSD arbitrária, considerando as restrições impostas pelos equipamentos e padrões atuais DSL. O trabalho apresenta ainda um estudo comparativo do método proposto com um concorrente, além de estudo estatístico do método proposto, considerando média, desvio padrão e intervalo de confiança. Adicionalmente, são apresentados dois setups para uso em laboratório, sendo um para medição de PSDs e o outro para funções de transferência, os quais podem ser reaproveitados em outros trabalhos.
Resumo:
O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.
Resumo:
Esta pesquisa dedicou-se a investigar a resolução de problemas aditivos nas séries iniciais e, em especial, se a concepção dos professores sobre a complexidade de um problema aditivo é determinante no rendimento dos alunos. Para alcançar esse objetivo foi desenvolvida uma pesquisa exploratória sobre as estratégias de resolução de problemas com alunos dos municípios de Belém, Capanema e Bragança, em 08 turmas de 4ª série, sendo sete delas de escolas públicas e uma de iniciativa privada, totalizando 205 alunos participantes da pesquisa. Com base nos estudos de Huete e Bravo (2006) aplicou-se, através de um questionário, 17 problemas aditivos aos alunos e, de acordo com seus rendimentos, os problemas foram divididos em problemas de baixa, média ou alta complexidade. Investigou-se também a avaliação dos professores quanto aos problemas aplicados aos alunos. Os resultados indicam que quanto maior é a complexidade de um problema para os alunos, mais dificuldade os professores têm de prever essa complexidade, especialmente porque algumas variáveis se fazem presentes na constituição de um problema complexo. Concluiu-se que é necessário dar maior atenção à formação docente, uma vez que o sucesso nas previsões de um problema aditivo está relacionado aos professores com maior formação acadêmica e aos professores com formação específica em matemática, além do que se faz urgente que se realize atividades voltadas à linguagem matemática nas salas de aulas, pois se percebeu pelos resultados dos alunos, uma real dificuldade nesse segmento.
Resumo:
No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.
Resumo:
Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.
Resumo:
O fenômeno da turbulência está presente na maioria dos escoamentos observados na indústria e na natureza. Muitas são as considerações a respeito das dificuldades relacionadas à caracterização dos escoamentos turbulentos. Uma das muitas questões trata do procedimento de análise do problema através da descrição estatística dos campos por grandezas “médias”, o que leva ao problema de fechamento e à modelagem do tensor de Reynolds, normalmente com modelos baseados no conceito de viscosidade turbulenta. Os modelos de turbulência já existentes apresentam algumas deficiências na previsão do escoamento, além de outras limitações, o que justifica a busca por novas abordagens para o tratamento da turbulência. Neste trabalho, o problema de fechamento é tratado segundo a modelagem turbulenta baseada no conceito de viscosidade turbulenta. Um novo modelo de turbulência é proposto, que admite a existência de vórtices imersos no escoamento e aplica conceitos e definições relacionados à identificação de vórtices, com o uso do critério de identificação Q , que caracteriza a região do escoamento ocupada pelo vórtice. Propõe-se a investigação da aplicabilidade do critério Q em conjunto com o modelo k − ε , para o desenvolvimento de um novo modelo de turbulência chamado k − ε −Q . Validou-se a aplicabilidade do modelo através de um código numérico computacional para tratamento de escoamentos turbulentos. A solução numérica foi obtida através da discretização do domínio fluido, utilizando o método de volumes finitos e o método multigrid foi utilizado para resolver o sistema linear resultante. Como verificação, foi utilizado este modelo de turbulência para simular o escoamento em uma cavidade quadrada com tampa deslizante e o escoamento turbulento sobre um degrau. Os resultados obtidos foram confrontados com dados experimentais e demonstraram que o modelo aqui proposto se apresenta mais eficiente que o clássico modelo k − ε , no tratamento da turbulência nesses dois problemas clássicos.
Resumo:
No interior dos reservatórios petrolíferos, o efeito da gravidade produz naturalmente a segregação dos fluidos presentes. Em razão basicamente das forças capilares não existe uma superfície definida de separação entre cada dois fluidos. No entanto, é comum na engenharia de petróleo admitir-se uma superfície convencional de separação dos fluidos. À essa superfície dá-se o nome de interface fluida ou contato fluido. A obtenção da localização dos contatos fluidos no interior dos reservatórios, como os contatos óleo-água, contatos gás-água e os contatos gás-óleo, sem a interpretação completa dos perfis geofísicos ou a realização dos procedimentos diretos dos testes de formação é um problema de difícil solução para a indústria do petróleo. O posicionamento em profundidade dos contatos pode ser utilizado para a definição dos procedimentos de completação do poço e para o posicionamento do canhoneio nos horizontes produtores dos poços verticais. Temos também a aplicação do mapeamento deste parâmetro, para os projetos e controle da perfuração no caso dos poços direcionais e horizontais, que utilizam tal informação para o posicionamento do eixo do poço no interior da zona de hidrocarboneto no reservatório, a fim de se evitar, principalmente, a produção de água. Este trabalho apresenta uma metodologia para a identificação e posicionamento dos contatos fluidos, através da aplicação da técnica da estatística multivariada, chamada de análise discriminante. Nesta aplicação, faz-se uso direto dos perfis de resistividade (RT), de raios gama natural (RG), de densidade (ρb), de porosidade neutrônica (ΦN), de caliper (Cal) e do perfil de volume de argila (Vcla), como dados de entrada no programa de análise discriminante. Para o caso de depósitos clásticos, com seqüências arenito-folhelho, a análise discriminante fornece ainda a indicação da litologia e as espessuras aparentes dos reservatórios. As curvas de perfis geofísicos aplicadas para a avaliação desta metodologia são provenientes de poços perfurados na bacia do lago Maracaibo, na Venezuela, onde, segundo estudos geológicos, existe a ocorrência de seqüências estratigráficas, com camadas de folhelhos e arenitos, sendo também confirmada a presença de hidrocarbonetos nos poços utilizados neste trabalho.
Resumo:
Neste trabalho, foi realizado um estudo de mapeamento de áreas de incidência e previsões para os casos de dengue na área urbana de Belém. Para as previsões foi utilizada à incidência de dengue com a precipitação pluviométrica a partir de modelos estatísticos, baseados na metodologia de Box e Jenkins de series temporais. O período do estudo foi de 05 anos (2007-2011). Na pesquisa temos métodos multivariados de series temporais, com uso de função de transferência e modelos espaciais, em que se analisou a existência de autocorrelações espaciais na variável em estudo. Os resultados das análises dos dados de incidência de casos de dengue e precipitação mostraram que, o aumento no número de casos de dengue acompanha o aumento na precipitação, demonstrando a relação direta entre o número de casos de dengue e a precipitação nos anos em estudo. O modelo de previsão construído para a incidência de casos de dengue apresentou um bom ajuste com resultados satisfatórios podendo, neste caso, ser utilizado na previsão da dengue. Em relação à análise espacial, foi possível uma visualização da incidência de casos na área urbana de Belém, com as respectivas áreas de incidência, mostrando os níveis de significância em porcentagem. Para o período estudado observou-se o comportamento e as variações dos casos de dengue, com destaque para quatro bairros: Marco, Guamá, Pedreira e Tapanã, com possíveis influências destes bairros nas áreas (bairros) vizinhas. Portanto, o presente estudo evidencia a contribuição para o planejamento das ações de controle da dengue, ao servir de instrumento no apoio às decisões na área de saúde pública.
Resumo:
Com vistas a contribuir e aprimorar o processo de gestão em andamento das águas subterrâneas do Estado de Rondônia, os dados de 384 resultados de análises físico-químicas e/ou bacteriológicas de poços constantes nos arquivos do 2º Zoneamento Sócio-Econômico-Ecológico do Estado de Rondônia – ZSEE/RO, apresentados por localidades, foram tratados e reorganizados por bacia hidrográfica. Buscou-se a caracterização da qualidade de águas subterrâneas nas principais bacias hidrográficas do Estado de Rondônia, considerando propriedades físicas (cor, pH e turbidez), químicas (cloreto, ferro total, sulfato, oxigênio consumido, dureza total, dureza em cálcio, dureza em magnésio, sólidos totais, nitrogênio nitrito, nitrogênio nitrato, gás carbônico livre e alcalinidade HCO3) e bacteriológicas (contagem padrão de bactérias, número mais provável de coliformes totais, número mais provável de coliformes fecais e número mais provável de colônias - método membrana filtrante). Para testar o ajuste dos dados à distribuição normal foi utilizado o método de Kolmogorov-Smirnov, modificado por Lilliefors. O estudo demonstrou que as águas subterrâneas analisadas possuem boa qualidade físico-organoléptica. As bacias dos rios Madeira e Machado apresentam maiores alterações nos valores de pH, cloreto e nitrato, caracterizando perda de qualidade dos recursos hídricos subterrâneos, em função do adensamento populacional. A bacia hidrográfica do rio Abunã caracteriza-se como a de maior risco de contaminação fecal. Em geral, as águas analisadas apresentam resultados que excedem os padrões bacteriológicos de potabilidade, necessitando de tratamento por cloração ou fervura e prévia filtração para consumo humano.
Resumo:
A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.
Resumo:
O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (Mt, Nt e Yt), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado Nt (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Yt) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo Mt, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.
Resumo:
Este trabalho objetiva contribuir para a aplicação do resíduo do tecido lenhoso de espécies vegetais tropicais, na forma de serragem, proveniente da indústria madeireira do estado do Pará, da região metropolitana de Belém em particular, para a fabricação de compósito madeira-cimento. Devido à natural incompatibilidade química entre a madeira e o cimento, este procedimento resulta em um retardamento de pega, de intensidade dependente da espécie vegetal utilizada. Este efeito pode ser combatido com diversos processos, como por exemplo, a aditivação da mistura com aceleradores de pega, a mineralização da madeira, a carbonatação acelerada, dentre outros. As análises foram feitas a partir da resistência à compressão aos 28 dias para argamassas produzidas com teores de madeira de 2, 3,5 e 5% em massa, com cimento CP I e CP II, e ainda com e sem o uso de aditivo acelerador de pega a base de cloreto de cálcio. Assim sendo, os resultados obtidos foram analisados estatisticamente para que a influência do teor de madeira e da aditivação à base de cloreto de cálcio na resistência à compressão fosse avaliada. A maioria dos trabalhos existentes utiliza espécies de clima temperado, e de reflorestamento, pouco tendo sido avaliado para espécies de clima tropical. Neste sentido, o presente trabalho representa um esforço pioneiro no desenvolvimento de compósitos madeira-cimento para os materiais e resíduos disponíveis na região Amazônica.