Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

Estudo numérico da adequação de diferentes tipos de leis coesivas na previsão da resistência de juntas adesivas por Modelos de Dano Coesivo

O uso de ligações adesivas aumentou significativamente nos últimos anos e é hoje em dia uma técnica de ligação dominante na indústria aeronáutica e automóvel. As ligações adesivas visam substituir os métodos tradicionais de fixação mecânicos na união de estruturas. A melhoria ao longo dos anos de vários modelos de previsão de dano, nomeadamente através do Método de Elementos Finitos (MEF), tem ajudado ao desenvolvimento desta técnica de ligação. Os Modelos de Dano coesivo (MDC), usados em conjunto com MEF, são uma ferramenta viável para a previsão de resistência de juntas adesivas. Os MDC combinam critérios da resistência dos materiais para a iniciação do dano e conceitos da mecânica da fratura para a propagação da fenda. Existem diversas formas de leis coesivas possíveis de aplicar em simulações por MDC, em função do comportamento expectável dos materiais que estão a ser simulados. Neste trabalho, estudou-se numericamente o efeito de diversas formas de leis coesivas na previsão no comportamento de juntas adesivas, nomeadamente nas curvas forçadeslocamento (P-) de ensaios Double-Cantilever Beam para caracterização à tração e ensaios End-Notched Flexure para caraterização ao corte. Também se estudou a influência dos parâmetros coesivos à tração e corte nas curvas P- dos referidos ensaios. Para o Araldite®AV138 à tração e ao corte, a lei triangular é a que melhor prevê o comportamento do adesivo. Para a previsão da resistência de ambos os adesivos Araldite® 2015 e SikaForce® 7752, a lei trapezoidal é a que melhor se adequa, confirmando assim que esta lei é a que melhor caracteriza o comportamento de dano de adesivos tipicamente dúcteis. O estudo dos parâmetros revelou influência distinta na previsão do comportamento das juntas, embora com bastantes semelhanças entre os diferentes tipos de adesivos.

Inspeção e reabilitação de infraestruturas ferroviárias

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Ramo de Estruturas e Geotecnia

Localização Ótima de Aparelhos de Corte Normalmente Abertos e Normalmente Fechados em Redes de Distribuição

Tipicamente as redes elétricas de distribuição apresentam uma topologia parcialmente malhada e são exploradas radialmente. A topologia radial é obtida através da abertura das malhas nos locais que otimizam o ponto de operação da rede, através da instalação de aparelhos de corte que operam normalmente abertos. Para além de manterem a topologia radial, estes equipamentos possibilitam também a transferência de cargas entre saídas, aquando da ocorrência de defeitos. As saídas radiais são ainda dotadas de aparelhos de corte que operam normalmente fechados, estes têm como objetivo maximizar a fiabilidade e isolar defeitos, minimizando a área afetada pelos mesmos. Assim, na presente dissertação são desenvolvidos dois algoritmos determinísticos para a localização ótima de aparelhos de corte normalmente abertos e fechados, minimizando a potência ativa de perdas e o custo da energia não distribuída. O algoritmo de localização de aparelhos de corte normalmente abertos visa encontrar a topologia radial ótima que minimiza a potência ativa de perdas. O método é desenvolvido em ambiente Matlab – Tomlab, e é formulado como um problema de programação quadrática inteira mista. A topologia radial ótima é garantida através do cálculo de um trânsito de potências ótimo baseado no modelo DC. A função objetivo é dada pelas perdas por efeito de Joule. Por outro lado o problema é restringido pela primeira lei de Kirchhoff, limites de geração das subestações, limites térmicos dos condutores, trânsito de potência unidirecional e pela condição de radialidade. Os aparelhos de corte normalmente fechados são localizados ao longo das saídas radiais obtidas pelo anterior algoritmo, e permite minimizar o custo da energia não distribuída. No limite é possível localizar um aparelho de corte normalmente fechado em todas as linhas de uma rede de distribuição, sendo esta a solução que minimiza a energia não distribuída. No entanto, tendo em conta que a cada aparelho de corte está associado um investimento, é fundamental encontrar um equilíbrio entre a melhoria de fiabilidade e o investimento. Desta forma, o algoritmo desenvolvido avalia os benefícios obtidos com a instalação de aparelhos de corte normalmente fechados, e retorna o número e a localização dos mesmo que minimiza o custo da energia não distribuída. Os métodos apresentados são testados em duas redes de distribuição reais, exploradas com um nível de tensão de 15 kV e 30 kV, respetivamente. A primeira rede é localizada no distrito do Porto e é caraterizada por uma topologia mista e urbana. A segunda rede é localizada no distrito de Bragança e é caracterizada por uma topologia maioritariamente aérea e rural.

Comparação de técnicas analíticas e numéricas para previsão de resistência de juntas adesivas de sobreposição simples

As juntas adesivas têm vindo a ser usadas em diversas áreas e contam com inúmeras aplicações práticas. Devido ao fácil e rápido fabrico, as juntas de sobreposição simples (JSS) são um tipo de configuração bastante comum. O aumento da resistência, a redução de peso e a resistência à corrosão são algumas das vantagens que este tipo de junta oferece relativamente aos processos de ligação tradicionais. Contudo, a concentração de tensões nas extremidades do comprimento da ligação é uma das principais desvantagens. Existem poucas técnicas de dimensionamento precisas para a diversidade de ligações que podem ser encontradas em situações reais, o que constitui um obstáculo à utilização de juntas adesivas em aplicações estruturais. O presente trabalho visa comparar diferentes métodos analíticos e numéricos na previsão da resistência de JSS com diferentes comprimentos de sobreposição (LO). O objectivo fundamental é avaliar qual o melhor método para prever a resistência das JSS. Foram produzidas juntas adesivas entre substratos de alumínio utilizando um adesivo époxido frágil (Araldite® AV138), um adesivo epóxido moderadamente dúctil (Araldite® 2015), e um adesivo poliuretano dúctil (SikaForce® 7888). Consideraram-se diferentes métodos analíticos e dois métodos numéricos: os Modelos de Dano Coesivo (MDC) e o Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE), permitindo a análise comparativa. O estudo possibilitou uma percepção crítica das capacidades de cada método consoante as características do adesivo utilizado. Os métodos analíticos funcionam apenas relativamente bem em condições muito específicas. A análise por MDC com lei triangular revelou ser um método bastante preciso, com excepção de adesivos que sejam bastante dúcteis. Por outro lado, a análise por MEFE demonstrou ser uma técnica pouco adequada, especialmente para o crescimento de dano em modo misto.

Monitorização não intrusiva de cargas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Metodologias para avaliação do desempenho e previsão de avarias em turbinas eólicas utilizando a curva de potência do fabricante

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciência e Tecnologia

Mineração de repositórios de software modelos de previsão de pedidos de evolução de software

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Plataforma de previsão do consumo elétrico para edifícios inteligentes

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Modelos de previsão da degradação de pavimentos: parâmetro IRI

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Modelos probabilísticos de previsão de fendilhamento em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil - Perfil Construção

Modelos de previsão de rodeiras em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Perfil Geotecnia

Período de tempo disponível para a compactação de misturas betuminosas: análise paramétrica

A compactação de misturas betuminosas, apesar de ser a última etapa da construção de um pavimento rodoviário, tem uma importância fundamental para o comportamento do material em serviço. As alterações impostas aquando da compactação conferem ao material a capacidade para que o pavimento suporte as cargas sem se deformar de forma comprometedora e que não apresente fendilhamento prematuro. A operação de compactação deverá ser realizada enquanto a temperatura do material está no intervalo de temperaturas consideradas adequadas. O objectivo principal deste trabalho é o estudo da previsão do tempo disponível para a compactação. Assim, construi-se uma ferramenta numérica para a previsão do arrefecimento da camada de mistura betuminosa após a aplicação. Adoptou-se o método do equilíbrio energético, um método directo, às equações de transmissão de calor para determinar a temperatura em função do tempo e da posição em altura na camada. O arrefecimento da camada de desgaste foi calculado tendo em conta a transmissão de calor por condução, convecção e radiação. Foi realizada a análise da influência das condições atmosféricas e das características do material no arrefecimento da camada de mistura betuminosa aplicada. No estudo admitiram-se quatro estruturas de pavimento, com diferentes espessuras e materiais, e efectuou-se a análise das condições atmosféricas, onde foram tidas em conta os seguintes parâmetros: temperatura do ar; velocidade do vento; nebulosidade. Na variação das condições dos materiais foi considerada a variação da temperatura de aplicação da mistura betuminosa e a variação do coeficiente de condutibilidade térmica do material aplicado. Por ultimo, foi modelado o processo construtivo, pela variação da espessura e das propriedades dos materiais de acordo com a compactação prevista. Concluiu-se que as características atmosféricas têm um peso substancialmente maior no tempo de arrefecimento quando comparadas com as alterações impostas nas propriedades dos materiais. O vento surge como o factor atmosférico que mais influencia o arrefecimento, sendo possível também concluir que para ser possível ter a percepção do efeito provocado pela nebulosidade é necessário ter em conta a sua influência na temperatura do ar. Contudo o maior condicionante do tempo disponível é a espessura da camada de mistura betuminosa aplicada. O resultado final deste trabalho é um modelo numérico, que pode ser usado para prever o arrefecimento de uma camada de mistura betuminosa aplicada com base nas condições atmosféricas verificadas e características térmicas dos materiais envolvidos, com base nos três fenómenos de transmissão térmicas: condução; convecção; radiação.

Modelos de previsão de preços de commodities

O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.

A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.