Previsão do comportamento da argila mole da Baixada de Jacarepaguá: o efeito da submersão do aterro e do adensamento secundário.

A argila encontrada na Barra da Tijuca, Rio de Janeiro, é conhecida por ser muito mole e de peso específico bastante baixo. Passados 17 anos após a execução de um aterro em um dos depósitos argilosos da região, foram realizados ensaios de piezocone e SPT para aferir a espessura atual da camada mole. Tendo-se as espessuras originais da camada, determinadas a partir de ensaios de palheta e SPT na época da realização da obra, foi possível,assim, determinar o recalque que realmente ocorreu. O recalque primário foi calculado através dos parâmetros de compressibilidade previamente conhecidos daquele material. Foi aplicada a correção devido à submersão do aterro e, para isso, foi desenvolvida neste trabalho uma nova metodologia de cálculo para este efeito, considerando a submersão do aterro de forma gradual em todo o seu desenvolvimento matemático. Através da diferença entre o recalque total verificado nos ensaios e o recalque primário calculado, determinou-se a magnitude do recalque secundário. Com isso, estimou-se o OCR secundário do local. Este parâmetro surge da teoria que considera que os recalques secundários também ocorrem devido à variação das tensões efetivas, mas, nesse caso, horizontais. As principais conclusões desta pesquisa apontam para um valor de OCR secundário maior do que aquele já conhecido da argila de Sarapuí, que serviu de base para a referida teoria. Além disso, a proposta de cálculo do efeito da submersão se mostrou fácil e rápida de ser aplicada e forneceu resultados próximos daqueles obtidos pelas metodologias usuais.

Modelagem Fuzzy para previsão de uma série temporal de energia elétrica.

Esta dissertação testa e compara dois tipos de modelagem para previsão de uma mesma série temporal. Foi observada uma série temporal de distribuição de energia elétrica e, como estudo de caso, optou-se pela região metropolitana do Estado da Bahia. Foram testadas as combinações de três variáveis exógenas em cada modelo: a quantidade de clientes ligados na rede de distribuição de energia elétrica, a temperatura ambiente e a precipitação de chuvas. O modelo linear de previsão de séries temporais utilizado foi um SARIMAX. A modelagem de inteligência computacional utilizada para a previsão da série temporal foi um sistema de Inferência Fuzzy. Na busca de um melhor desempenho, foram feitos testes de quais variáveis exógenas melhor influenciam no comportamento da energia distribuída em cada modelo. Segundo a avaliação dos testes, o sistema Fuzzy de previsão foi o que obteve o menor erro. Porém dentre os menores erros, os resultados dos testes também indicaram diferentes variáveis exógenas para cada modelo de previsão.

Critério estatístico para obtenção de valores de NSPT para previsão da capacidade de carga de estacas por métodos semi empíricos.

Uma das tarefas mais desafiadoras do engenheiro na área da Geotecnia é a escolha dos valores de parâmetros geotécnicos obtidos de ensaios de campo ou laboratório e que serão utilizados nos modelos analíticos ou numéricos na fase de projeto de fundações. Diante das incertezas inerentes aos ensaios de SPT e da heterogeneidade de abordagens para a utilização dos valores de NSPT, é proposta neste estudo, a aplicação de um critério estatístico para obtenção de valores de NSPT, a partir da construção de intervalos de confiança de 95% de probabilidade em torno da reta ajustada de regressão linear simples entre a variável aleatória NSPT e a profundidade. Os valores obtidos de NSPT pelo critério aplicado foram utilizados na previsão da capacidade de carga de 19 estacas isoladas a partir da utilização de três métodos semi-empíricos: Aoki-Velloso (1975) com coeficientes alterados por Monteiro (1997), Décourt & Quaresma (1978) alterado pelo método de Décourt (1996) e Método de Alonso (1996). As cargas de ruptura dessas 19 estacas ensaiadas através de Provas de Carga Estática foram obtidas pelos métodos de extrapolação de Van Der Veen (1953) e Décourt (1996) e serviram para comparação e consequente validação do critério estatístico. Adicionalmente, com fulcro no item 6.2.1.2.1 da ABNT NBR 6122:2010 Resistência calculada por método semi-empírico, foram avaliados os fatores de segurança em relação às cargas de projeto, inclusive, também se utilizando da premissa de reconhecimento de regiões representativas, levando em conta o número de ensaios de SPT executados, fato que promove uma diminuição da incerteza dos parâmetros, apontando a um menor fator de segurança. A dissertação enfatiza as vantagens de um adequado tratamento estatístico dos parâmetros geotécnicos, a exemplo da recomendação já existente nas normas internacionais como Eurocódigo e outras. O critério construído permite e encoraja análises e decisões racionais no universo das partes interessadas consumidores, projetistas, fiscais de obras, contratantes e comunidade científica promovendo as discussões de forma mais objetiva e harmoniosa sobre o tema.

Controle Gerencial e a Tecnologia da Informação: um estudo de caso na previsão orçamentária em uma organização do setor industrial.

A evolução tecnológica tem feito as empresas se modificarem, e para acompanhar o mercado elas buscam opções que possam ajudar melhor nas tomadas de suas decisões, uma delas é a utilização de tecnologias. A presente pesquisa objetiva analisar a contribuição da tecnologia da informação no orçamento da indústria Alfa. Esta pesquisa é descritiva e exploratória, pois busca descrever a realidade da organização, identificando as características do orçamento da mesma, é quantitativa, pois busca através de métodos estatísticos realizar previsões para o ano de 2013 das demonstrações de resultados advindos dos anos anteriores (2010 a 2012), é também, qualitativa, pois foi elaborado um questionário que pôde auxiliar na interpretação dos dados quantitativos, possibilitando melhores informações sobre o objetivo proposto. Concluiu-se que a tecnologia pode ajudar a melhorar a qualidade da previsão do orçamento da indústria Alfa e o método que melhor se adequou para as estimativas foi a suavização exponencial que demonstrou maior confiabilidade para os resultados.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

Qualidades de sistemas probabilísticos de previsão climática sazonal baseados na abordagem dos anos análogos.

2007

Levantamento sistemático da produção e abate de suínos - LSPS: metodologia Abipecs - Embrapa de previsão e acompanhamento da suinocultura brasileira.

2006

Aplicabilidade do modelo de balanço de nitrogênio para previsão de resposta da cana-de-açúcar ao fertilizante nitrogenado.

Fertilização nitrogenada na cultura da cana-de-açúcar. Modelagem matemática.

Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.

Introdução. Mineração de dados. O Estado de São Paulo e o agronegócio. Café e cana-de-açucar. Geada x café. Deficiência hídrica x café x. Cana-de-açúcar. Previsão meteorológica. Metodologia. Resultados esperados.

Calibração e validação do modelo espectral de previsão da agitação marítima SWAN em zonas costeiras

Dissertação mest., Oceanografia, Universidade do Algarve, 2009

Sistema de informação para os Indicadores de Monitorização e Previsão da Actividade Turística (IMPACTUR) como experiência para Portugal

Tendo por objectivo apresentar o desenvolvimento de um sistema de informação associado a um caso concreto do sector económico - turismo, o presente artigo resulta do desenvolvimento metodológico de uma componente do projecto de investigação científica denominado IMPACTUR - Indicadores de Monitorização e Previsão da Actividade Turística, sendo este beneficiário da parceria estabelecida entre a Direcção-Geral do Turismo de Portugal e a Universidade do Algarve / Centro Internacional de Investigação em Território e Turismo, aos quais os autores agradecem o apoio concedido. Os SI aplicados ao turismo permitem a criação de ferramentas que possibilitam aos decisores adquirir aquela pequena vantagem essencial para serem os melhores. O sistema de informação IMPACTUR é uma dessas ferramentas, inovadora no panorama português e internacional, a qual disponibiliza informação estatística on-line sobre turismo, em formato electrónico, através de um Web Site acessível a todos os profissionais e investigadores do turismo.

Previsão de falência na restauração

Esta dissertação utiliza a metodologia Data Envelopment Analysis (DEA) no contexto da previsão de falência empresarial dentro do setor da restauração em Portugal. Em particular, utiliza-se uma amostra total de 222 empresas deste ramo de atividade, das quais 33 entram em situação de falência entre 2010 e 2011. A utilização do DEA no nosso contexto de investigação permite classificar corretamente um terço das empresas que acabaram por falir no nosso período amostral. Por outro lado, a mesma metodologia permite identificar corretamente 93,3% das empresas não falidas da amostra e concluir ainda que a diferença entre os rácios destes dois grupos de empresas aumentava à medida que o ano de falência se aproximava, algo que demonstra a utilidade prática da aplicação do DEA na previsão de falência no setor da restauração nacional.

Abordagem à previsão do preço de energia elétrica via métodos de suavização exponencial

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