Modelos paramétricos para o planeamento de cidade sustentáveis – o caso das cidades africanas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Modelos paramétricos simples e causais para cabos de cobre apropriados para caracterização de enlaces em sistemas G.fast

O G.fast é um novo padrão da União Internacional de Telecomunicações que almeja atingir 1 Gb/s sobre enlaces de cobre curtos, utilizando freqüências de até 212 MHz. Essa nova tecnologia requer modelos paramétricos precisos de cabo para fins de projeto, simulação e testes de avaliação de desempenho. A maioria dos modelos de cabo de cobre foram desenvolvidos focando o espectro VDSL - isto é, freqüências de até 30 MHz - e adotam suposições que são violadas quando a faixa de freqüência é estendida para freqüências G.fast. Esta tese apresenta novos modelos de cabo simples e causais capazes de caracterizar com precisão enlaces de cobre compostos por segmentos individuais ou múltiplos, tanto no domínio do tempo quanto no domínio da freqüência. Resultados utilizando as topologias de referência do padrão G.fast mostram que, além de serem precisos, os novos modelos são atrativos devido ao baixo custo computacional e fórmulas fechadas para ajuste de seus parâmetros junto a dados medidos.

Modelos estatísticos de segmentação da estrutura a Termo: testes empíricos de ajustes e previsões

Neste trabalho é proposta uma classe de modelos paramétricos para estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) em que diferentes segmentos possam ter características próprias, porém não independentes, o que é condizente com a teoria de preferências por Habitat. O modelo baseia-se em Bowsher & Meeks (2006) onde a curva é determinada por um spline cúbico nas yields latentes, mas difere no sentido de permitir diferentes funções de classe C2 entre os segmentos, ao invés de polinômios cúbicos. Em particular usa-se a especi cação de Nelson & Siegel, o que permite recuperar o modelo de Diebold & Li (2006) quando não há diferenciação entre os segmentos da curva. O modelo é testado na previsão da ETTJ americana, para diferentes maturidades da curva e horizontes de previsão, e os resultados fora da amostra são comparados aos modelos de referência nesta literatura. Adicionalmente é proposto um método para avaliar a robustez da capacidade preditiva do modelos. Ao considerar a métrica de erros quadráticos médios , os resultados são superiores à previsão dos modelos Random Walk e Diebold & Li, na maior parte das maturidades, para horizontes de 3, 6 , 9 e 12 meses.

Modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura: implementação computacional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análisis del credit scoring

El problema de la morosidad está cobrándose una gran importancia en los países desarrollados. En este trabajo realizamos un análisis de la capacidad predictiva de dos modelos paramétricos y uno no paramétrico abordando, en este último, el problema del sobreaprendizaje mediante la validación cruzada que, muy habitualmente, se obvia en este tipo de estudios. Además proponemos la distinción de tres tipos de solicitudes dependiendo de su probabilidad cumplimiento: conceder, no conceder (de forma automática), y dudoso y, por consiguiente, proceder a su estudio manual por parte del personal bancario.

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.

Controlo supervisionado

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

A construção de modelo paramétrico para a cidade sustentável

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

Um alisador de máxima verosimilhança local (MVL) com o modelo de regressão de Poisson, para análise de regressão de dados de contagem

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Precificação e hedge dinâmico de opções de Telebrás utilizando redes neurais

As redes neurais podem ser uma alternativa aos modelos paramétricos tradicionais para a precificação de opções quando a dinâmica do ativo primário não for conhecida ou quando a equação associada à condição de não-arbitragem não puder ser resolvida analiticamente. Este trabalho compara a performance do modelo tradicional de Black-Scholes e as redes neurais. Os modelos foram utilizados para precificar e realizar a cobertura dinâmica das opções de compra das ações de Telebrás. Os resultados obtidos sugerem que as redes neurais deveriam ser consideradas pelos operadores de opções como uma alternativa aos modelos tradicionais.

Ensaios sobre a estrutura a termo da taxa de juros

Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

Are fertility estimates from retrospective data biased by maternal mortality?: an assessment based on parametric models of family size distribution

Includes bibliography

Implementação e testes de campo de um ESP digital

Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento e os resultados da implementação e testes em campo de um estabilizador de sistema de potência (ESP) projetado com técnica de controle digital para fins de amortecimento de modos de oscilação eletromecânica observáveis em sinais de potência elétrica medido em uma unidade hidro-geradora, de 350 MVA da Usina Hidrelétrica de Tucuruí. É apresentada e aplicada a metodologia de identificação de modelos paramétricos lineares do tipo auto regressivo com entradas exógenas (ARX), para estimação de modelos com capacidade de capturar a informação relevante (amortecimento e freqüência natural) dos modos eletromecânicos dominantes do sistema. De posse do modelo paramétrico ARX, é efetuada então a síntese da lei de controle digital amortecedor para o ESP, através da técnica de deslocamento radial dos pólos da função de transferência de malha fechada. Para a síntese da lei de controle digital, utilizou-se uma estrutura canônica do tipo RST. Para os testes de campo, a lei de controle amortecedor do ESP digital foi codificada em linguagem C e embarcada em um protótipo cujo hardware é baseado em microcontrolador modelo DSPIC 30F3014, o qual incorpora um grande número de periféricos para aquisição e comunicação de dados. Para avaliar o desempenho do ESP digital desenvolvido, testes experimentais foram realizados em uma unidade geradora de 350 MVA da casa de força número 1, da UHE de Tucuruí. O estabilizador desenvolvido atua através da modulação da referência de tensão do regulador automático de tensão da respectiva unidade geradora, de acordo com as oscilações observadas através da medida de potência elétrica no estator do gerador. Os resultados de testes de campo mostraram um excelente desempenho do ESP digital no amortecimento de um modo eletromecânico, de freqüência natural de aproximadamente 1,7 Hz, observado nos teste de campo realizado.

Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache

Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.

Application of Volterra series in nonlinear mechanical system identification and in structural health monitoring problems

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)