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Estatística
Título: MODELO STAR-TREE DE TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADO EM ÁRVORE PARA PREVISÃO DE ENERGIA EÓLICA
Autor: GLAUCIA ESTEFANIA DE SOUSA FERREIRA
Colaborador(es): ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Catalogação: 05/NOV/2021 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55671
Resumo:
O principal objetivo desta dissertação é estudar modelos de previsão da geração eólica utilizando os dados de cinco parques eólicos, mais precisamente comparar o desempenho dos modelos lineares e não lineares. Utilizando a metodologia do modelo não-linear STAR-TREE (Smooth Transition AutoRegression Tree) e comparando com o modelo linear Box e Jenkins através de medidas estatísticas. Basicamente, o modelo STAR-TREE é uma combinação dos modelos STAR (Smooth Transition AutoRegression) e CART (Classification and Regression Tree), realizando assim uma modelagem em árvore onde a transição entre os regimes é feita de forma suave através da função logística e nos nós terminais são ajustados modelos preditivos. Neste estudo será ajustado nos nós terminais um modelo simples constante e também modelos autorregressivos.
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