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Modelos autorregressivos periódicos para previsão e geração de séries de vazões médias mensais (2013)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: REIS, RICARDO LUIS DOS - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Sigla do Departamento: SME
  • Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; INFERÊNCIA BAYESIANA; MÉTODO DE MONTE CARLO
  • Keywords: Hidrologia; Hydrology; Periodic processes; Processos periódicos; Série temporais; Time series
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões médias mensais visando previsão e geração de séries sintéticas. Destaca-se que a importância da previsão de valores futuros das séries mensais de vazões assim como a geração de séries sintéticas são fundamentais para o planejamento da operação de sistemas hidroelétricos brasileiros. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação e, portanto, considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR(pm). Em relação a previsão clássica, a análise do erro de previsão e feita em função do horizonte de previsão. Neste estudo, os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Em relação à previsão bayesiana, adota-se os modelos Normal, Log-Normal e t-Student nos processos de estimação e, após, é realizado um estudo da perfomance destes modelos usando o erro quadrático médio, erro absoluto médio e erro percentual absoluto médio. Em relação à geração de séries sintéticas de vazões, um modelo multivariado Log-Normal com três parâmetros e um modelo Log-Normal generalizado foram desenvolvidos. As séries geradas são comparadas com as séries históricas reais utilizando o critério de Kullback-Leibler.Como resultado, tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês e a escolha do modelo Log-Normal nos procedimentos de análise bayesiana. Além disso, o modelo utilizado para a geração de séries sintéticas de vazões mensais forneceu evidências que o apontam como uma alternativa ao modelo amplamente adotado no setor elétrico brasileiro para geração de séries de vazões
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 08.03.2013
  • Acesso online ao documento

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    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    ICMC30300048007T R375ma e.1
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    • ABNT

      REIS, Ricardo Luis dos; ANDRADE FILHO, Marinho Gomes de. Modelos autorregressivos periódicos para previsão e geração de séries de vazões médias mensais. 2013.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052013-111226/ >.
    • APA

      Reis, R. L. dos, & Andrade Filho, M. G. de. (2013). Modelos autorregressivos periódicos para previsão e geração de séries de vazões médias mensais. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052013-111226/
    • NLM

      Reis RL dos, Andrade Filho MG de. Modelos autorregressivos periódicos para previsão e geração de séries de vazões médias mensais [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052013-111226/
    • Vancouver

      Reis RL dos, Andrade Filho MG de. Modelos autorregressivos periódicos para previsão e geração de séries de vazões médias mensais [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052013-111226/

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