Publicação
Estudo paramétrico do método dos conjuntos análogos aplicado a dados meteorológicos
| Resumo: | No presente trabalho é feito um estudo paramétrico de variações do método de Conjuntos Análogos. O método, que é originalmente utilizado para a realização de pósprocessamento, é aplicado neste estudo para realizar a previsão de séries temporais. Séries temporais conhecidas são reconstruídas com o intuito de avaliar e identificar os parâmetros ótimos que alcancem a minimização de erros obtidos da comparação entre as séries temporais reais e as previstas. Ao todo foram utilizados nove anos de dados, sete anos para a fase de treinamento e dois para a comparação com as previsões feitas. São utilizados dados de três estações meteorológicas, onde o método é aplicado de forma que a estação A tenha os seus dados previstos a partir das estações B e C. O estudo demonstrou que é possível identificar valores e padrões de parâmetros que são úteis para a minimização de erros. No entanto, também mostrou é difícil encontrar parâmetros globais que minimizem os erros de qualquer variável em qualquer cenário trabalhado. O estudo de desempenho realizado demonstrou que, na maioria dos casos, utilizar clusterização diminui consideravelmente o tempo gasto pelo processo de previsão, alcançando ainda previsões bastante precisas. |
|---|---|
| Autores principais: | Araújo, Leonardo Oliveira |
| Assunto: | Conjuntos análogos Parametrização Séries temporais Previsão meteorológica |
| Ano: | 2021 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Bragança |
| Idioma: | português |
| Origem: | Biblioteca Digital do IPB |
| Resumo: | No presente trabalho é feito um estudo paramétrico de variações do método de Conjuntos Análogos. O método, que é originalmente utilizado para a realização de pósprocessamento, é aplicado neste estudo para realizar a previsão de séries temporais. Séries temporais conhecidas são reconstruídas com o intuito de avaliar e identificar os parâmetros ótimos que alcancem a minimização de erros obtidos da comparação entre as séries temporais reais e as previstas. Ao todo foram utilizados nove anos de dados, sete anos para a fase de treinamento e dois para a comparação com as previsões feitas. São utilizados dados de três estações meteorológicas, onde o método é aplicado de forma que a estação A tenha os seus dados previstos a partir das estações B e C. O estudo demonstrou que é possível identificar valores e padrões de parâmetros que são úteis para a minimização de erros. No entanto, também mostrou é difícil encontrar parâmetros globais que minimizem os erros de qualquer variável em qualquer cenário trabalhado. O estudo de desempenho realizado demonstrou que, na maioria dos casos, utilizar clusterização diminui consideravelmente o tempo gasto pelo processo de previsão, alcançando ainda previsões bastante precisas. |
|---|