Previsão do Diagrama de Carga de Subestações da REN utilizando Redes Neuronais

A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.

Boas práticas no recrutamento especializado nas redes sociais

O processo de Recrutamento tem sofrido alterações, tornando-se mais sofisticado, envolvendo toda a organização e também a toda a comunidade. Para além das fontes de recrutamento tradicionais (jornais, universidades, escolas, entre outros), assistimos à utilização das redes sociais enquanto fonte de potenciais candidatos e futuros colaboradores. Com a Web 2.0, através das redes sociais, surgiu uma forma ainda mais fácil para as organizações conseguirem atrair potenciais colaboradores, oferecendo-lhes uma panóplia de facilitadores de desenvolvimento e utilização das suas ferramentas. A sua utilização tem vindo a aumentar em vários pontos do globo e na realidade é que quando devidamente utilizadas pelos profissionais de GRH, as redes sociais podem permitir melhorar a gestão e facilitar os vários processos, incluindo o recrutamento e seleção, apresentando oportunidades de colaboração, aprendizagem, comunicação e partilha. Numa análise mais profunda, apesar de noutros países, como Inglaterra ou Espanha os estudos na área do recrutamento especializado nas redes sociais estarem bastante avançados e existir uma série de profissionais ocupados e preocupados para a temática, a realidade é que, em Portugal, as informações e estudos sobre a mesma são ainda incipientes e muito embrionários. Na realidade existe pouca informação sobre a importância do “recrutamento social” e suas vantagens em Portugal e sobre boas práticas a manter no “recrutamento social” em Portugal. Com este estudo pretende-se demonstrar quais as implicações, sucessos e vantagens da utilização das redes sociais no recrutamento especializado e principalmente criar um referencial de boas práticas no “recrutamento social”.

Contributos para a implementação e utilização de um ambiente de aprendizagem online de Inglês como língua estrangeira, com bases em tecnologias assíncronas e síncronas

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Ciências da Educação, Especialidade de Tecnologias, Redes e Multimédia na Educação e Formação

Gestão de Redes e Sistemas: Estudo de um caso

A gestão e monitorização de redes é uma necessidade fundamental em qualquer organização, quer seja grande ou pequena. A sua importância tem de ser refletida na eficiência e no aumento de informação útil disponível, contribuindo para uma maior eficácia na realização das tarefas em ambientes tecnologicamente avançados, com elevadas necessidades de desempenho e disponibilidade dos recursos dessa tecnologia. Para alcançar estes objetivos é fundamental possuir as ferramentas de gestão de redes adequadas. Nomeadamente ferramentas de monitorização. A classificação de tráfego também se revela fundamental para garantir a qualidade das comunicações e prevenir ataques indesejados aumentando assim a segurança nas comunicações. Paralelamente, principalmente em organizações grandes, é relevante a inventariação dos equipamentos utilizados numa rede. Neste trabalho pretende-se implementar e colocar em funcionamento um sistema autónomo de monitorização, classificação de protocolos e realização de inventários. Todas estas ferramentas têm como objetivo apoiar os administradores e técnicos de sistemas informáticos. Os estudos das aplicações que melhor se adequam à realidade da organização culminaram num acréscimo de conhecimento e aprendizagem que irão contribuir para um melhor desempenho da rede em que o principal beneficiário será o cidadão.

Aplicação de redes neuronais artificiais na gestão da produção de biogás resultante de processos de digestão anaeróbia

A investigação realizada integra-se num estudo no âmbito das redes neuronais artificiais (RNA), previamente iniciado em diferentes ETAR do Grupo Águas de Portugal. O trabalho executado centrou-se em dois casos de estudo diferentes, um localizado na ETAR do Seixal e outro situado na ETAR de Sesimbra. O principal alvo da investigação efetuada na ETAR do Seixal foi gerar RNA com capacidade de prever valores de condutividade existentes no caudal total afluente à ETAR, de modo a adicionar este parâmetro a um conjunto de variáveis pré-existente e estudar a sua influência no processo de digestão anaeróbia. Na ETAR de Sesimbra o foco do estudo foi a criação de um conjunto de variáveis afeto ao mesmo processo de tratamento e com base no potencial de aprendizagem das RNA, estimar valores de biogás gerado. Concluída a investigação em cada ETAR, criou-se um modelo comum aos dois casos de estudo com o objetivo de prever valores de biogás gerado. As RNA foram produzidas com recurso a um programa de computador denominado NeuralTools®. As séries de dados das diferentes variáveis constituíam a base de informação das RNA e a sua construção e preparação foi um aspeto fundamental no trabalho realizado. A análise estatística foi o principal suporte do tratamento de dados efetuado em ambos os casos de estudo. Foram produzidas bastantes RNA e em diferentes condições, de forma a gerar os melhores resultados possíveis. Na investigação concretizada na ETAR do Seixal não se produziram bons resultados, por insuficiência do conhecimento da relação entre o funcionamento do processo de digestão anaeróbia e os valores de condutividade registados. Na ETAR de Sesimbra, a melhor RNA foi produzida com base nas séries de dados que evidenciaram um maior coeficiente de correlação com a série de dados de caudal de biogás. Os resultados gerados na ETAR de Sesimbra foram satisfatórios, tal como também foram os resultados dos testes realizados com o modelo global. O principal obstáculo na produção de melhores resultados advém da elevada variabilidade de valores existente nas séries de dados relacionadas com o funcionamento do processo de digestão anaeróbia.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

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.

"Virar a Sala de Aula”: centrar a aprendizagem no aluno recorrendo a ferramentas cognitivas

Relatório de projeto de mestrado em Ensino de Informática

Redes de inovação em pequenas e médias empresas: um estudo de caso no setor têxtil

Dissertação de mestrado em Engenharia Industrial

Redes sociais e semânticas: Investigação e educação, novas literacias e metodologias

Investigação e educação: novas literacias e metodologias. Redes sociais e semânticas: Introdução; Web 2.0; Sociedade da investigação e Web 3.0; Aprendizagem descentralizada das literacias; O cidadão-investigador e o cidadão-aprendente; A vida social enquanto aprendizagem da investigação e investigação da aprendizagem; Escrita comum e autores leigos; As novas configurações do saber na Web 3.0 para o ensino e a pesquisa; Conclusão: literacia e metodologias 2.0 (sociais) e/ou literacias e metodologias 3.0 (sociais-semânticas)? Exemplos de sites sociais-semânticos.

Contributos dos ambientes digitais online para a aprendizagem em contexto de atividades de apoio extraescolar

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação (área de especialização em Tecnologia Educativa)

Construção de uma cultura de projeto numa comunidade de aprendizagem através do projeto curricular integrado

Dissertação de mestrado em Estudos da Criança (área de especialização em Integração Curricular e Inovação Educativa)

Diferenças e inter-relações dos conceitos de governança e gestão de redes horizontais de empresas: contribuições para o campo de estudos

Neste artigo, discutem-se as diferenças e inter-relações entre os conceitos de governança e gestão de redes horizontais de empresas. Argumenta-se quanto à necessidade de aprofundamento conceitual, caracterizando-os como duas dimensões imprescindíveis para a constituição e o desenvolvimento das redes. A governança consiste na definição de regras, critérios para a tomada de decisão, responsabilidades e limites de autonomia e ação dos participantes. É criada pelas organizações envolvidas e ao mesmo tempo as afeta, pois implica a definição de regras que elas próprias devem cumprir. O papel da governança não é gerir, mas delimitar a gestão. Dentro dos limites definidos pela governança, os gestores têm liberdade para usar seus conhecimentos e habilidades visando a alcançar os objetivos coletivos. A gestão é caracterizada pela flexibilidade e pela adequação das práticas para atender às necessidades das estratégias coletivas, enquanto a governança tem natureza menos transitória. Ainda que a governança seja a definidora dos limites da gestão, o nível de eficiência alcançado por essa última pode levar à necessidade de revisões no sistema de governança. Existem, portanto, interrelações e mútuas influências entre essas dimensões. O trabalho é finalizado com sugestões para estudos futuros, que verifiquem empiricamente como essas duas dimensões são empregadas em redes horizontais sob diferentes condições.

Troca e criação de valor: possibilidades competitivas advindas da estratégia de redes

O compartilhamento de custos e de conhecimento, traduzidos neste trabalho por troca e criação de valor, foi objeto de estudo em duas redes empresariais do varejo alimentício, localizadas na região central do estado do Rio Grande do Sul. O objetivo foi investigar se essas possibilidades competitivas, advindas da estratégia de rede, estão sendo exploradas pelos gestores das empresas associadas. A pesquisa foi conduzida pelo método de estudo de caso, cuja coleta de dados processou-se por meio de visitas in loco acompanhadas de entrevistas com os principais executivos das redes e de questionários para os gestores das empresas associadas. Como resultado, pôde-se perceber que ambas exploram com maior ênfase as possibilidades de troca de valor, principalmente nas relações conjuntas de aquisição e relacionamento com clientes, em detrimento dos outros componentes da cadeia de valor. Por outro lado, em termos de criação de valor, verificou-se que existe um ambiente de intensa aprendizagem em ambas as redes, mas evidenciaram-se dificulda- des de efetivar a criação de valor com ações conscientes.

Redes da Prática Pedagógica

Pretende-se mostrar as possibilidades e desafios da utilização crítica das Novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) pelas instituições de Ensino em geral e pela área científica de CED da UniPiaget de Cabo Verde em particular, nomeadamente o curso de Habilitações Pedagógicas Elementares [HPE], bem como sensibilizar para a importância que o conhecimento representa nas organizações, uma vez que nos encontramos numa era de grandes desafios e em que a competição, muitas vezes, desconhece fronteiras.