Emerson Lazzarotto, Liliana Madalena Gramani, A. C. Neto, Luiz Albino Texeira Júnior, Edgar Manuel Carreño Franco
{"title":"MELHORIA NA PREVISÃO DA SÉRIE TEMPORAL DE INSTRUMENTOS DE MONITORAMENTO DE BARRAGEM VIA COMBINAÇÃO DE MÉTODOS","authors":"Emerson Lazzarotto, Liliana Madalena Gramani, A. C. Neto, Luiz Albino Texeira Júnior, Edgar Manuel Carreño Franco","doi":"10.12957/CADEST.2015.18510","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"DOI: 10.12957/cadest.2015.18510 Resumo Barragens de usinas hidreletricas sao avaliadas por inspecoes visuais e por instrumentos de monitoramento. As leituras periodicas de um instrumento podem ser interpretadas como uma serie temporal estocastica cujos valores passados fornecem informacoes relevantes para construcao de predicoes acerca de seus valores futuros, alem de indicar tendencias do comportamento futuro da barragem como um todo. Desta forma, e fundamental produzir previsoes mais acuradas possiveis, de modo que sirvam de alerta confiavel para predicao de eventuais anormalidades no comportamento da barragem, permitindo a realizacao precoce de obras e acoes de intervencao. Assim, este artigo propoe uma metodologia na qual e feita uma avaliacao do desempenho por meio da previsao de series temporais das leituras de um instrumento da barragem da usina hidreletrica de Itaipu usando uma combinacao hibrida dos previsores ARIMA-GARCH e redes neurais artificiais, com a utilizacao da decomposicao wavelet. Os resultados mostram que a combinacao hibrida proposta alcancou desempenho, em termos de acuracia, bastante superior quando comparado com o uso individual dos metodos preditivos tradicionais e de suas combinacoes. Palavras-chave : Seguranca de barragem; Series Temporais Estocasticas; Modelos ARIMA-GARCH; Redes Neurais Artificiais; Decomposicao Wavelet.","PeriodicalId":30267,"journal":{"name":"Cadernos do IME Serie Estatistica","volume":"38 1","pages":"1"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2015-12-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.12957/CADEST.2015.18510","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Cadernos do IME Serie Estatistica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12957/CADEST.2015.18510","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
DOI: 10.12957/cadest.2015.18510 Resumo Barragens de usinas hidreletricas sao avaliadas por inspecoes visuais e por instrumentos de monitoramento. As leituras periodicas de um instrumento podem ser interpretadas como uma serie temporal estocastica cujos valores passados fornecem informacoes relevantes para construcao de predicoes acerca de seus valores futuros, alem de indicar tendencias do comportamento futuro da barragem como um todo. Desta forma, e fundamental produzir previsoes mais acuradas possiveis, de modo que sirvam de alerta confiavel para predicao de eventuais anormalidades no comportamento da barragem, permitindo a realizacao precoce de obras e acoes de intervencao. Assim, este artigo propoe uma metodologia na qual e feita uma avaliacao do desempenho por meio da previsao de series temporais das leituras de um instrumento da barragem da usina hidreletrica de Itaipu usando uma combinacao hibrida dos previsores ARIMA-GARCH e redes neurais artificiais, com a utilizacao da decomposicao wavelet. Os resultados mostram que a combinacao hibrida proposta alcancou desempenho, em termos de acuracia, bastante superior quando comparado com o uso individual dos metodos preditivos tradicionais e de suas combinacoes. Palavras-chave : Seguranca de barragem; Series Temporais Estocasticas; Modelos ARIMA-GARCH; Redes Neurais Artificiais; Decomposicao Wavelet.