Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: CONDE, Guilherme Augusto Barros lattes
Orientador(a): FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Redes neurais artificiais
Algoritmos genéticos
Sistema híbrido inteligente
Previsão de séries temporais
Previsão de cenários futuros
Palavras-chave em Inglês:
Time series forecasting
Artificial neural network
Genetics algorithms
Intelligent hybrid systems
Future scenarios forecasting
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4598
Resumo: No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.
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A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.In the context of time series forecasting, is great the interest in studies of forecasting methods of time series that can identify existing structures and patterns in historical data, allowing generate the next patterns of the series. The proposal defended in this thesis is the development of a framework that uses the full potential of forecasting techniques (neural networks) with the optimization techniques (genetic algorithms) in a hybrid system that well enjoy the advantages of each of these techniques to the generation of future scenarios that can show, in aaddition to normal forecasts based on historical values, alternative pathways of the curves of time series analyzed.Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-01-13T19:11:17Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_FrameworkPrevisaoCenarios.pdf: 1346905 bytes, checksum: 9ed405c15deefa86cddbf13daba6c6f5 (MD5)Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2014-01-15T11:45:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_FrameworkPrevisaoCenarios.pdf: 1346905 bytes, checksum: 9ed405c15deefa86cddbf13daba6c6f5 (MD5)Made available in DSpace on 2014-01-15T11:45:10Z (GMT). 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