{"id":211,"date":"2018-07-27T11:47:15","date_gmt":"2018-07-27T14:47:15","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/?page_id=211"},"modified":"2018-07-27T11:47:37","modified_gmt":"2018-07-27T14:47:37","slug":"monografia-mariana-dehon-costa-e-lima","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/producao-discente\/monografias\/monografias-2011-2\/monografia-mariana-dehon-costa-e-lima\/","title":{"rendered":"Monografia Mariana Dehon Costa e Lima"},"content":{"rendered":"

An\u00e1lise da Utiliza\u00e7\u00e3o da Energia Natural Afluente Para Previs\u00e3o de Vaz\u00f5es Afluentes Mensais Vai Support Vector Machines<\/h2>\n
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T\u00edtulo [PT]:\u00a0<\/strong>An\u00e1lise da Utiliza\u00e7\u00e3o da Energia Natural Afluente Para Previs\u00e3o de Vaz\u00f5es Afluentes Mensais Vai Support Vector Machines
\nAutor:\u00a0<\/strong>Mariana Dehon Costa e Lima\u00a0\/ Orientador: Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado
\nPalavras-Chave [PT]:\u00a0<\/strong>s\u00e9rie de vaz\u00f5es afluentes, energia natural afluente, previs\u00e3o de vaz\u00e3o, support vector machines<\/em>, regress\u00e3o.<\/p>\n

\u00c1rea de concentra\u00e7\u00e3o:<\/strong>
\nTitula\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n

Banca:<\/strong>
\nProf. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
\nProf. Dr. Denismar Alves Nogueira
\nProf. Humberto C\u00e9sar Brand\u00e3o de Oliveira<\/p>\n

Resumo:<\/strong>
\nEste trabalho prop\u00f5e uma metodologia para a previs\u00e3o de valores da s\u00e9rie de vaz\u00f5es afluentes de cada usina de um subsistema de hidrel\u00e9tricas atrav\u00e9s da s\u00e9rie agregada de Energia Natural Afluente (ENA) e sua desagrega\u00e7\u00e3o. \u00c9 feita a
\nprevis\u00e3o de Um at\u00e9 Doze Passos Atr\u00e1s utilizando a t\u00e9cnica de previs\u00e3o Support\u00a0<\/em>Vector Machines<\/em> (SVM). A aplica\u00e7\u00e3o da metodologia \u00e9 feita em cima das usinas de Furnas, Mascarenhas de Moraes (Peixoto), Marimbondo e \u00c1gua Vermelha da Bacia do Rio Grande (Brasil) e a sua efici\u00eancia \u00e9 medida atrav\u00e9s da an\u00e1lise da previs\u00e3o da s\u00e9rie de ENA com a previs\u00e3o da s\u00e9rie hist\u00f3rica de vaz\u00e3o individual. Ao verificar os resultados, foi poss\u00edvel afirmar que a previs\u00e3o utilizando a s\u00e9rie agregada ENA via SVM tornou-se eficiente e em alguns casos com erros inferiores aos encontrados utilizando a s\u00e9rie de vaz\u00f5es hist\u00f3rica e usando t\u00e9cnicas convencionais como Redes Neurais Artificiais tipo Multilayer Perceptron<\/em> (MLP).<\/p>\n

Data:\u00a0<\/strong>20-11-2011<\/p>\n

Link:\u00a0<\/strong>An\u00e1lise da Utiliza\u00e7\u00e3o da Energia Natural Afluente Para Previs\u00e3o de Vaz\u00f5es Afluentes Mensais Vai Support Vector Machines<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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