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Título: MODELAGEM ESTATÍSTICA ESPARSA COM APLICAÇÕES EM ENERGIA RENOVÁVEL E PROCESSAMENTO DE SINAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARIO HENRIQUE ALVES SOUTO NETO

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 24980
Catalogação:  28/07/2015 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24980@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24980@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24980

Resumo:
Motivado pelos desafios de processar a grande quantidade de dados disponíveis, pesquisas recentes em estatística tem sugerido novas técnicas de modelagem e inferência. Paralelamente, outros campos como processamento de sinais e otimização também estão produzindo métodos para lidar problemas em larga escala. Em particular, este trabalho é focado nas teorias e métodos baseados na regularização l1. Após uma revisão compreensiva da norma l1 como uma ferramenta para definir soluções esparsas, estudaremos mais a fundo o método LASSO. Para exemplificar como o LASSO possui uma ampla gama de aplicações, exibimos um estudo de caso em processamento de sinal esparso. Baseado nesta idea, apresentamos o l1 level-slope filter. Resultados experimentais são apresentados para uma aplicação em transmissão de dados via fibra óptica. Para a parte final da dissertação, um novo método de estimação é proposto para modelos em alta dimensão com variância periódica. A principal ideia desta nova metodologia é combinar esparsidade, induzida pela regularização l1, com o método de máxima verossimilhança. Adicionalmente, esta metodologia é utilizada para estimar os parâmetros de um modelo mensal estocástico de geração de energia eólica e hídrica. Simulações e resultados de previsão são apresentados para um estudo real envolvendo cinquenta geradores de energia renovável do sistema Brasileiro.

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