Plataforma WEB para predição baseada em modelos de séries temporais

• Autor(a) principal: Leal, Adriano Regis Vidal
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12207/5781
• topic: Séries temporais; Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; ARIMA; Predição; Open source software; Base de dados; Serviços web

Uma série temporal, também conhecida como série histórica, é uma sequência de dados obtidos a partir de intervalos regulares. Ao analisar uma série temporal, é primordialmente desejável modelar o fenómeno sob investigação para descrever o comportamento da série, fazer estimativas a partir daí e por fim avaliar quais os fatores que influenciaram o comportamento da série. Propõe-se um sistema web que visa analisar dados meteorológicos na forma de séries temporais, o que economiza tempo do pesquisador ao lidar com um grande volume de dados. O sistema integra tecnologias open source, como Python e o framework web Django, para a visualização de dados e tomada de decisões. Neste trabalho, analisamos e prevemos séries temporais usando o modelo ARIMA. Para tal, usamos técnicas manuais, que oferecem possibilidades para a parametrização do ARIMA e, na plataforma web, usamos técnicas automáticas. O COTR, Centro Operativo e de Tecnologia de Regadio, possui dados meteorológicos usados pela plataforma web para analisar e prever os diferentes parâmetros como por exemplo a temperatura mínima, máxima, etc. A utilização destes dados permitiu validar a plataforma web com dados reais e, a referida plataforma será usada pelos técnicos do Centro. A plataforma web desenvolvida nesse trabalho, está preparada para a utilização de outros dados que não sejam climatéricos. Para tal, necessita apenas de pequenos ajustes que poderão ser realizados futuramente.