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Título: MODELOS ESTATÍSTICOS COM PARÂMETROS VARIANDO SEGUNDO UM MECANISMO ADAPTATIVO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): HENRIQUE HELFER HOELTGEBAUM

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
NIALL ADAMS - Coorientador
Número do Conteúdo: 45801
Catalogação:  23/10/2019 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=45801@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45801@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45801

Resumo:
Esta tese é composta de três artigos em que a ligação entre eles são modelos estatísticos com parametros variantes no tempo. Todos os artigos adotam um arcabouço que utiliza um mecanismo guiado pelos dados para a atualização dos parâmetros dos modelos. O primeiro explora a aplicação de uma nova classe de modelos de séries temporais não Gaussianas denominada modelos Generalized Autegressive Scores (GAS). Nessa classe de modelos, os parâmetros são atualizados utilizando o score da densidade preditiva. Motivamos o uso de modelos GAS simulando cenários conjuntos de fator de capacidade eólico. Nos últimos dois artigos, o gradiente descentente estocástico (SGD) é adotado para atualizar os parâmetros que variam no tempo. Tal metodologia utiliza a derivada de uma função custo especificada pelo usuário para guiar a otimização. A estrutura desenvolvida foi projetada para ser aplicada em um contexto de fluxo de dados contínuo, portanto, técnicas de filtragem adaptativa são exploradas para levar em consideração o concept-drift. Exploramos esse arcabouço com aplicações em segurança cibernética e infra-estrutura instrumentada.

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