Riscos e incerteza das fontes renováveis na produção de energia elétrica

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Análise de investimentos em ativos reais – volume 2: análise de risco e incerteza

Estrutura da obra CAPÍTULO I: Introdução à análise de risco e incerteza CAPÍTULO II: Técnicas tradicionais de análise de risco e incerteza CAPÍTULO III: Introdução às opções reais CAPÍTULO IV: Casos Práticos Globais

Incorporação de incerteza na elaboração de base de dados de referência para avaliação da exactidão temática de mapas de ocupação do solo

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Comparação entre cartografias de ocupação e/ou uso do solo para a produção de um mapa de incerteza temática

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Análise de incerteza associada a estruturas de madeira

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil – Estruturas e Geotecnia pela Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa

Otimização estocástica para a exploração de centrais de concentração solar considerando incerteza e risco

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica

Análise paramétrica e optimização estrutural utilizando o software comercial ANSYS

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Cartografia e análise da incerteza temática da COS2007 e do CLC2006

Relatório de estágio de mestrado de Gestão do Território

Modelação da degradação de pontes considerando a incerteza associada às inspecções

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

Incerteza associada à falha de registos udométricos/udográficos e respetiva estimativa do escoamento de superfície

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão da Água

Individuação e Reconhecimento: Processos de Socialização Política na Incerteza dos Itinerários Escolares

Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Sociologia

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.

Decisões em ambiente de incerteza: probabilidade e convicção na formação das decisões judiciais

In, Revista "Julgar" 21 (2013, pp. 119-147.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.