Governo revê (de novo) previsão de superávit fiscal para 2016

Governo revê (de novo) previsão de superávit fiscal para 2016

Previsão de produção de energia elétrica a partir do vento

A capacidade de prever a produção de energia eólica com precisão num parque eólico é de extrema relevância tanto do ponto de vista económico bem como de controlo e estabilidade da rede elétrica. Vários e diferentes métodos têm sido utilizados para este propósito, como os físicos, estatísticos, lógica difusa e redes neuronais artificiais. Os dados disponíveis dos parques eólicos contêm ruído e leituras inesperadas em relação às entradas disponíveis. Lidar com estes dados não é uma tarefa simples mas, neste trabalho, as Redes Neuronais Artificiais são usadas para prever a potência gerada baseada em medições locais do vento. Os resultados mostram que as Redes Neuronais Artificiais são uma ferramenta que deve ser considerada nestas difíceis condições, uma vez que elas proporcionam uma precisão razoável nas suas previsões.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Modelagem e previsão da perda de injetividade em poços canhoneados

Waterflooding is a technique largely applied in the oil industry. The injected water displaces oil to the producer wells and avoid reservoir pressure decline. However, suspended particles in the injected water may cause plugging of pore throats causing formation damage (permeability reduction) and injectivity decline during waterflooding. When injectivity decline occurs it is necessary to increase the injection pressure in order to maintain water flow injection. Therefore, a reliable prediction of injectivity decline is essential in waterflooding projects. In this dissertation, a simulator based on the traditional porous medium filtration model (including deep bed filtration and external filter cake formation) was developed and applied to predict injectivity decline in perforated wells (this prediction was made from history data). Experimental modeling and injectivity decline in open-hole wells is also discussed. The injectivity of modeling showed good agreement with field data, which can be used to support plan stimulation injection wells

Um Modelo híbrido para previsão de curvas de produção de petróleo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Desenvolvimento e validação de modelo de previsão para mancha preta dos citros em função de variáveis meteorológicas

A mancha preta dos citros é uma doença causada pelo fungo Guignardia citricarpa que produz lesões em frutos em variedades de laranja doce comerciais, causando a queda precoce dos frutos, diminuindo a produtividade e levando a sua depreciação para o mercado de fruta fresca. O objetivo do trabalho foi desenvolver e validar um modelo de favorabilidade climática da mancha preta dos citros relacionado a ocorrência dos sintomas da doença no Estado de São Paulo. Desenvolveu-se um sistema empírico com base em um banco de dados da ocorrência da doença e das condições climáticas, em campo, nos municípios de Barretos/SP e Gavião Peixoto/SP, durante as Safras 2007/2008 e 2008/2009. A variedade de laranjeira doce utilizada nos experimentos foi a 'Valência' enxertada sobre limoeiro 'Cravo', com 10 anos de idade. Para a incidência da mancha preta foi avaliada a porcentagem de frutos com sintomas na planta e para a severidade, a porcentagem de casca lesionada por fruto. Na análise de regressão as variáveis climáticas e os dados de intensidade de doença de Barretos foram selecionados no procedimento 'stepwise'. As melhores equações de regressão foram selecionadas pelo coeficiente de determinação (R²) e pela significância da regressão no teste F (P < 0,05 e P < 0,01) que resultou na equação Y= -502,43 + 9,61 X10 + 4,78 X30 + 0,54 X46 - 7,9 X50 em que Y=Índice de Favorabilidade, X10 é a temperatura média, X30 é a umidade relativa média, X46 é o molhamento foliar e X50 é a temperatura média durante o molhamento foliar, determinados com dados de intervalos de sete dias. Procedeu-se a validação no campo no município de Gavião Peixoto durante a Safra 2008/2009, realizando a correlação entre a incidência e severidade observadas no experimento e os dados previstos que foram os determinados pela equação, sendo que a correlação mostrou-se positiva para a incidência da doença com um R²=0,87.

Exigências Térmicas e Previsão de Picos Populacionais de Lipaphis erysimi (Kalt.) (Homoptera: Aphididae)

Experimentos de laboratório e de campo foram realizados de outubro de 1998 a agosto de 1999, visando estimar as exigências térmicas de Lipaphis erysimi (Kalt). Para isso, o desenvolvimento do afídeo foi estudado em condições de laboratório em couve, Brassica oleracea L. var. acephala, usando câmaras climatizadas reguladas a 10, 15, 20, 25 e 30°C, fotofase de 14h e UR de 70±10%. O limite térmico inferior de desenvolvimento de L. erysimi foi de 3,04°C e a constante térmica 132,21 graus-dia. A previsão de ocorrência de adultos no campo foi feita usando-se o método da triangulação; o pico populacional foi previsto para 0-1 dia antes da data em que o mesmo foi observado no campo.

Exigências térmicas de Brevicoryne brassicae e previsão de picos populacionais

O objetivo deste trabalho foi determinar as exigências térmicas do pulgão-da-couve, Brevicoryne brassicae L., Hemiptera: Aphididae, em condições de laboratório e campo, e prever a ocorrência de picos populacionais de adultos, por meio de um modelo de graus-dia. em laboratório, os experimentos foram conduzidos em câmaras climatizadas reguladas a 15, 20, 25, 27 e 30ºC, obtendo-se o limite térmico inferior de desenvolvimento (Tb = 4,5ºC) e a constante térmica (K = 176,1 graus-dia). Na determinação das exigências térmicas sob condições de campo, realizaram-se seis experimentos, a partir dos quais obteve-se o tempo médio de desenvolvimento de ninfas e a temperatura média ambiental. Os resultados estimados de Tb e K foram 3,5ºC e 180,0 graus-dia, respectivamente. Os resultados de Tb e K obtidos em laboratório possibilitam prever com maior precisão a ocorrência de adultos de B. brassicae do que os resultados de Tb e K determinados a partir de experimentos em campo.

Uso de graus-dia para a previsão de ocorrência de ninfas e adultos de Piezodorus guildinii (West.) (Heteroptera: Pentatomidae) em soja

O presente estudo foi desenvolvido na FCAV-UNESP, em Jaboticabal, SP, durante as safras agrícolas de 1995/96 e 1996/97, visando à previsão de ocorrência de ninfas e adultos de Piezodorus guildinii (West.), por meio de um modelo de graus-dia. As datas em que as primeiras posturas e os primeiros adultos do percevejo foram encontrados na soja foram usadas para dar início à soma acumulada de graus-dia. A previsão de ocorrência foi mais precisa para picos populacionais de adultos do que para diferentes ínstares de P. guildinii.