Modelo Sarima
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1. Modelagem e previsão da procura por turismo internacional em Puno-Peru
Resumo A indústria do turismo no Peru gera aproximadamente 1.1 milhão de empregos e contribui com 3.3% do PIB, o que a torna uma de suas principais atividades econômicas, portanto o turismo não é mais apenas uma atividade comercial mas é uma ferramenta para o desenvolvimento da população peruana, especialmente nas regiões com alto índice de pobreza
Rev. Bras. Pesq. Tur.. Publicado em: 2020-04
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2. Previsão de geração de resíduos sólidos para o aterro de Aparecida de Goiânia (GO) por séries temporais
RESUMO Um sistema eficaz e robusto de tratamento de resíduos sólidos urbanos requer um modelo de previsão adequado para auxiliar seu gerenciamento. Neste trabalho foi realizada, utilizando séries temporais, a análise da projeção de geração dos resíduos sólidos no aterro do município de Aparecida de Goiânia, localizado no estado de Goiás. Para a
Eng. Sanit. Ambient.. Publicado em: 05/08/2019
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3. Estimates of reference evapotranspiration in the municipality of Ariquemes (RO) using neural networks GMDH-type
RESUMO A evapotranspiração de referência é uma variável climatológica de suma importância para o dimensionamento do uso da água nos métodos de irrigação. Neste sentido, com o intuito de contribuir para o entendimento climático de Ariquemes, RO, o estudo tem como objetivo modelar o comportamento da série temporal da evapotranspiração de referê
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 06/05/2019
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4. Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo
O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012.
Publicado em: 14/08/2012
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5. Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais / Forecasting of the monthly number of dengue cases by a time series model.
Introdução: A dengue é uma doença infecciosa causada por um arbovírus relatada em regiões tropicais e subtropicais. Os maiores números de casos costumam ocorrer nos períodos quentes e chuvosos do ano, que favorecem as condições para o desenvolvimento do vetor da doença, o mosquito Aedes aegypti. Modelos estatísticos podem ser úteis para a compre
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/06/2012
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6. Homogeneidade e reconstrução de séries climatológicas para localidades no estado de Minas Gerais / Homogeneity and climatological series reconstruction for some localities in the state of Minas Gerais
Os dados climáticos são de extrema importância nas diversas atividades realizadas pelo homem fornecendo informações importantes do ambiente atmosférico e os impactos que ocorrem nele. Portanto há necessidade de informações meteorológicas confiáveis, pois uma falha na série temporal pode comprometer a análise e a interpretação dos dados. Os dad
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 24/02/2012
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7. PREVISÃO DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA E ELABORAÇÃO DE MODELOS DE OTIMIZAÇÃO EM COOPERATIVA DE ELETRIFICAÇÃO RURAL / PREDICTION OF ELECTRICAL ENERGY CONSUMPTION AND NETWORK DISTRIBUTION WITH MATHEMATICAL MODELS APPLICATION
A presente dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de um modelo de previsão pautando-se em um conjunto de ferramentas com base em modelos matemáticos que auxilie uma cooperativa de eletrificação rural na tomada de decisões estratégicas de investimentos em geração frente a cenários aperiódicos futuros. Como metodologia foi utilizada a anál
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 30/08/2011
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8. Previsão do número de casos de dengue em Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil, por um modelo SARIMA
Este estudo tem por objetivo desenvolver um modelo para a predição do número de casos de dengue em Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil, por técnicas de análise de séries temporais. Para isto, foi utilizado o modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Inicialmente, ajustamos um modelo considerando o número mensal de casos notifi
Cadernos de Saúde Pública. Publicado em: 2011-09
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9. Um modelo SARIMA para predição do número de casos de dengue em Campinas, Estado de São Paulo
INTRODUÇÃO: A predição do número de casos de dengue em uma população utilizando modelos de series temporais pode trazer informações úteis para um melhor planejamento de intervenções públicas de saúde. O objetivo deste artigo é desenvolver um modelo capaz de descrever e predizer a incidência de dengue em Campinas, sudeste do Brasil, consideran
Rev. Soc. Bras. Med. Trop.. Publicado em: 2011-08
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10. Persistência e memória longa sazonal na série de desemprego da região metropolitana de São Paulo
Este artigo aborda o tema da persistência na taxa de desemprego da região metropolitana de São Paulo. Foram utilizados modelos SARFIMA de integração fracionária para avaliar a dinâmica de absorção dos choques econômicos pela série de desemprego. A hipótese de histerese no desemprego foi avaliada usando os modelos de memória longa. Os resultados
Economia Aplicada. Publicado em: 2011-06
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11. Geoestatística no estudo de modelagem temporal da precipitação
A análise geoestatística é uma poderosa ferramenta utilizada em estudos de dependência espacial. No que tange à dependência temporal, poucas são as análises realizadas com essa metodologia. Neste trabalho foi utilizada a técnica de geoestatística para ajustar um modelo de série temporal de precipitação, cujo poder é avaliado em predizer valores
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. Publicado em: 2011-04
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12. Previsão do preço dos principais grãos produzidos no Rio Grande do Sul
Objetivou-se realizar previsões para o ano de 2007, referente ao preço das principais culturas das lavouras temporárias desenvolvidas no Estado do Rio Grande do Sul. Os dados-base da quantidade produzida dos principais grãos analisados foram a média anual, de 1995 a 2006, as previsões de preços, de janeiro de 1995 a dezembro de 2006. Para realização
Ciência Rural. Publicado em: 03/12/2010