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dc.creator.IDFERNANDES NETO, P. P.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5629342159541589pt_BR
dc.contributor.advisor1MELO, Hiran de.
dc.contributor.advisor1IDMELO, H.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2127559774805521pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe um método para a predição futura de médio prazo da série temporal de cargas de energia das 5 regiões brasileiras. O modelo criado tem por objetivo estimar até 5 passos (semanas) a frente, o montante total de energia requisitado pelo conjunto de instalações das regiões do Brasil. Para tanto, utiliza uma abordagem híbrida, conjugando uma técnica clássica de forecasting, o ARIMA, com as redes neurais artificiais de múltiplas camadas. Os benefícios de um modelo híbrido são os de combinar as melhores características de cada técnica, promovendo assim um modelo robusto capaz de capturar as não linearidades de séries temporais complexas, resultando assim em uma previsão mais exata. Os resultados são conclusivos em apontar a metodologia proposta como técnica efetiva na previsão de valores futuros da carga de energia, variável importante no proceso de tomada de decisão na gestão do Sistema Interligado Nacional-SIN.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica.pt_BR
dc.titleAplicação de modelo híbrido ARIMA-RNMC para predição de séries temporais de cargas de energia das 5 Regiões Brasileiras.pt_BR
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18420
dc.date.accessioned2021-04-28T21:20:27Z
dc.date.available2021-04-28
dc.date.available2021-04-28T21:20:27Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectPrevisão de séries temporaispt_BR
dc.subjectRede neural de múltiplas camadaspt_BR
dc.subjectModelo ARIMApt_BR
dc.subjectMetodologia CRISP-DMpt_BR
dc.subjectCRISP-DMpt_BR
dc.subjectMetodologia de Box e Jenkinspt_BR
dc.subjectTécnicas de mineração - dadospt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectTime series forecastpt_BR
dc.subjectMultilayer neural networkpt_BR
dc.subjectModel ARIMApt_BR
dc.subjectCRISP-DM Methodologypt_BR
dc.subjectBox and Jenkins Methodologypt_BR
dc.subjectMining techniques - datapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorFERNANDES NETO, Paulo Pires.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeApplication of the hybrid ARIMA-RNMC model to predict time series of energy loads from the 5 Brazilian Regions.pt_BR
dc.identifier.citationFERNANDES NETO, Paulo Pires. Aplicação de modelo híbrido ARIMA-RNMC para predição de séries temporais de cargas de energia das 5 Regiões Brasileiras. 2014. 62f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2014. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18420pt_BR
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