Modelos bayesianos para previsão de chuvas no Ceará

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Davi Sousa e
Orientador(a): Andrade, José Aílton Alencar
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
LASSO
Modelos Lineares Generalizados (MLGs)
t-Student
Análise de séries temporais
Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC)
Link de acesso: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70940
Resumo: The main objective of this work was to open a discussion on rainfall forecast models for Ceará and its macro-regions. For that, Bayesian models were analyzed, combining Generalized Linear Models (GLMs) and t-Student models with time series models. The proposed approach takes into account not only the historical series, but also dozens of covariates that, according to meteorological studies, are related to the rainfall phenomenon in Ceará. The proposed models use the LASSO algorithm for automatic model selection, in which the variables were selected through the AIC and SBC criteria. Thereafter, generalized linear models and t-Student models were fitted. ARIMA and SARIMA time series models were also fitted. The posterior estimates were obtained through stochastic simulation methods MCMC.
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The proposed models use the LASSO algorithm for automatic model selection, in which the variables were selected through the AIC and SBC criteria. Thereafter, generalized linear models and t-Student models were fitted. ARIMA and SARIMA time series models were also fitted. The posterior estimates were obtained through stochastic simulation methods MCMC.O objetivo principal deste trabalho foi abrir uma discussão sobre modelos de previsão de chuvas no Ceará e suas macrorregiões. Para isso, modelos bayesianos foram analisados, em que se combinaram Modelos Lineares Generalizados (MLGs) e modelos t-Student com modelos de séries temporais. A abordagem proposta leva em consideração não somente a série histórica, mas também dezenas de covariáveis que, segundo estudos meteorológicos, têm relação com o fenômeno das chuvas no Ceará. Os modelos propostos usam o algoritmo LASSO de seleção automática de modelos, em que as variáveis foram selecionadas através dos critérios AIC e SBC. A partir daí, ajustaram-se modelos lineares generalizados e modelos t-Student. Foram ajustados também modelos de séries temporais ARIMA e SARIMA. As estimativas a posteriori foram obtidas através de métodos de simulação estocástica MCMC.LASSOModelos Lineares Generalizados (MLGs)t-StudentAnálise de séries temporaisMonte Carlo via cadeias de Markov (MCMC)Modelos bayesianos para previsão de chuvas no CearáBayesian models for forecasting rainfall in Cearáinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdis_2023_dssilva.pdfdis_2023_dssilva.pdfapplication/pdf5280187http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/70940/3/dis_2023_dssilva.pdf3a0e2bd331cfe5338170cd8ecc90b575MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81784http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/70940/4/license.txt82c2f88b8007164a64e9b9207328aedfMD54riufc/709402023-03-01 11:28:33.507oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2023-03-01T14:28:33Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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