Proposta para Previsão de Velocidade do Vento Através de Modelagem Híbrida Elaborada a Partir dos Modelos ARIMAX e RNA
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , , |
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Título da fonte: | Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862018000100115 |
Resumo: | Resumo No presente artigo é proposto um modelo híbrido capaz de realizar previsão de velocidade do vento (médias mensais e horárias) com boa acurácia em regiões do nordeste brasileiro. Este modelo é elaborado a partir da combinação entre dois modelos, o Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis com entradas de Variáveis Exógenas (ARIMAX) e Redes Neurais Artificias (RNA). A escolha por estes modelos foi motivada pelo fato de que os mesmos conseguem incorporar ambas características lineares (ARIMAX) e não-lineares (RNA) comumente existentes em séries temporais. O modelo híbrido relaciona pressão, temperatura e precipitação com velocidade do vento, a fim de considerar características meteorológicas locais importantes. É possível constatar a eficiência do modelo híbrido para fornecer bons ajustes aos dados observados das velocidades dos ventos, sendo esta afirmação baseada nos valores encontrados por medidas de acurácia, exemplo, com erro percentual médio de aproximadamente 5,0%, e valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe de 0,96. Estes resultados confirmam a existência de precisão para as velocidades dos ventos previstas acompanhando o perfil de suas observações, em especial é possível identificar semelhanças entre ambas as séries temporais (em termos de valores máximos e mínimos), mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade. |
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Proposta para Previsão de Velocidade do Vento Através de Modelagem Híbrida Elaborada a Partir dos Modelos ARIMAX e RNAséries temporaisInteligência artificialModelo ARXANEnergia eólicaNordeste brasileiroResumo No presente artigo é proposto um modelo híbrido capaz de realizar previsão de velocidade do vento (médias mensais e horárias) com boa acurácia em regiões do nordeste brasileiro. Este modelo é elaborado a partir da combinação entre dois modelos, o Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis com entradas de Variáveis Exógenas (ARIMAX) e Redes Neurais Artificias (RNA). A escolha por estes modelos foi motivada pelo fato de que os mesmos conseguem incorporar ambas características lineares (ARIMAX) e não-lineares (RNA) comumente existentes em séries temporais. O modelo híbrido relaciona pressão, temperatura e precipitação com velocidade do vento, a fim de considerar características meteorológicas locais importantes. É possível constatar a eficiência do modelo híbrido para fornecer bons ajustes aos dados observados das velocidades dos ventos, sendo esta afirmação baseada nos valores encontrados por medidas de acurácia, exemplo, com erro percentual médio de aproximadamente 5,0%, e valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe de 0,96. Estes resultados confirmam a existência de precisão para as velocidades dos ventos previstas acompanhando o perfil de suas observações, em especial é possível identificar semelhanças entre ambas as séries temporais (em termos de valores máximos e mínimos), mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade.Sociedade Brasileira de Meteorologia2018-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862018000100115Revista Brasileira de Meteorologia v.33 n.1 2018reponame:Revista Brasileira de Meteorologia (Online)instname:Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)instacron:SBMET10.1590/0102-7786331005info:eu-repo/semantics/openAccessNascimento Camelo,Henrique doLucio,Paulo SérgioLeal Junior,João Bosco VerçosaCarvalho,Paulo Cesar Marques depor2019-05-27T00:00:00Zoai:scielo:S0102-77862018000100115Revistahttp://www.rbmet.org.br/port/index.phpONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||rbmet@rbmet.org.br1982-43510102-7786opendoar:2019-05-27T00:00Revista Brasileira de Meteorologia (Online) - Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)false |
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