Previsão do potencial de produção em plataformas marítimas: comparação entre métodos estatísticos e redes neurais.

dc.description.resumo	O trabalho tece análise de séries temporais no potencial de produção de óleo em plataformas marítimas. O estudo contempla o desafiador cenário de amadurecimento da Bacia geográfica de campos, essas que possuem um declínio de produção natural difícil de prever. O modelo aplica decomposição com STL, de modo a ajustar a série histórica com retirada da tendência para a aplicação dos métodos de previsão, e com sua posterior reincorporação para análise do erro. Esse tratamento é realizado devido à alta presença de tendência de declínio da série histórica. Compara-se a previsão de métodos estatísticos (ETS, ARIMA, Prophet) com métodos de redes neurais que fazem uso de aprendizado de máquina (MLP, RBF e ELM). É verificado que o MLP e o ELM apresentaram os menores erros em relação aos demais. Atribui-se os melhores resultados ao alto processamento computacional dos métodos de aprendizado de máquina, e principalmente, devido a metodologia que separa a tendência do restante da série histórica, dessa forma os métodos de redes neurais conseguem interpretar melhor os dados remanescentes que são não lineares.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia de Produção.	pt_BR
dc.citation.issue	11	pt_BR
dc.title	Previsão do potencial de produção em plataformas marítimas: comparação entre métodos estatísticos e redes neurais.	pt_BR
dc.date.issued	2023
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33055
dc.date.accessioned	2023-11-21T23:25:22Z
dc.date.available	2023-11-21
dc.date.available	2023-11-21T23:25:22Z
dc.type	Artigo de Evento	pt_BR
dc.subject	Produção de óleo	pt_BR
dc.subject	Métodos de previsão	pt_BR
dc.subject	Métodos estatísticos	pt_BR
dc.subject	Multilayer percepton - MLP	pt_BR
dc.subject	Radial basis function	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Extreme learning machine	pt_BR
dc.subject	Suavização exponencial	pt_BR
dc.subject	ARIMA - método estatístico	pt_BR
dc.subject	Oil production	pt_BR
dc.subject	Forecasting methods	pt_BR
dc.subject	Statistical methods	pt_BR
dc.subject	Multilayer percepton - MLP	pt_BR
dc.subject	Radial basis function	pt_BR
dc.subject	Neural networks	pt_BR
dc.subject	Exponential smoothing	pt_BR
dc.subject	ARIMA - statistical method	pt_BR
dc.subject	Plataformas marítimas	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	MARQUES, Vitor Hugo Pinheiro.
dc.creator	CYRINO, Fernando Luiz.
dc.creator	CASTRO, Antônio Orestes de Salvo.
dc.creator	BOMFIM, Gabriel Alcântara.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Forecasting production potential on offshore platforms: comparison between statistical methods and neural networks.	pt_BR
dc.identifier.citation	MARQUES, Vitor Hugo Pinheiro; CYRINO, Fernando Luiz; CASTRO, Antônio Orestes de Salvo; BOMFIM, Gabriel Alcântara. Previsão do potencial de produção em plataformas marítimas: comparação entre métodos estatísticos e redes neurais. In: XI SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 11, 2023. Anais [...]. Campina Grande - PB, Garden Hotel & Resort,, 2023. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33055	pt_BR