PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Werner, Liane
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Bisognin, Cleber, Menegotto, Letícia
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
Texto Completo: https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/31211
Resumo: DOI: 10.12957/cadest.2017.31211 A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle de seu nível é de suma importância. Desta forma, realizar previsões acuradas da umidade relativa do ar com vistas a subsidiar as decisões necessárias nos mais variados segmentos, torna-se fundamental. Posto isto, este artigo tem como objetivo comparar vários modelos e métodos de previsão, buscando encontrar o mais acurado para prever adequadamente a umidade relativa do ar diária de Porto Alegre. Para tanto foram obtidos cinco modelos (suavização exponecial, SARIMA e ARFIMA), além das combinações dois a dois de cada um dos cinco modelos para três métodos de combinação: variâcia mínima, média e regressão. Por meio das medidas de acurácia RSME, MAPE e coeficiente U de Theil verificamos que a combinação de previsões por regressão entre o Modelo 2 (Modelo de Suavização Exponencial Multiplicativo) e Modelo 3 (Modelo ARFIMA (2,d,0)) obteve as menores medidas de acurácia em todos os caso, sendo utilizada para realizar as previsões desejadas.Palavras-chave: Umidade Relativa do Ar, Combinação de Previsões, Modelagem.
id UERJ-4_7c2b0fac1eb9bf7c157f6d482ee07e18
oai_identifier_str oai:ojs.www.e-publicacoes.uerj.br:article/31211
network_acronym_str UERJ-4
network_name_str Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
repository_id_str
spelling PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGREDOI: 10.12957/cadest.2017.31211 A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle de seu nível é de suma importância. Desta forma, realizar previsões acuradas da umidade relativa do ar com vistas a subsidiar as decisões necessárias nos mais variados segmentos, torna-se fundamental. Posto isto, este artigo tem como objetivo comparar vários modelos e métodos de previsão, buscando encontrar o mais acurado para prever adequadamente a umidade relativa do ar diária de Porto Alegre. Para tanto foram obtidos cinco modelos (suavização exponecial, SARIMA e ARFIMA), além das combinações dois a dois de cada um dos cinco modelos para três métodos de combinação: variâcia mínima, média e regressão. Por meio das medidas de acurácia RSME, MAPE e coeficiente U de Theil verificamos que a combinação de previsões por regressão entre o Modelo 2 (Modelo de Suavização Exponencial Multiplicativo) e Modelo 3 (Modelo ARFIMA (2,d,0)) obteve as menores medidas de acurácia em todos os caso, sendo utilizada para realizar as previsões desejadas.Palavras-chave: Umidade Relativa do Ar, Combinação de Previsões, Modelagem.Universidade do Estado do Rio de Janeiro2018-03-07info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos Paresapplication/pdfhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/3121110.12957/cadest.2017.31211Cadernos do IME - Série Estatística; v. 43 (2017): Volume 43, Dezembro 2017; 392317-45361413-9022reponame:Cadernos do IME. Série Estatística (Online)instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJporhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/31211/23487Copyright (c) 2018 Cadernos do IME - Série Estatísticainfo:eu-repo/semantics/openAccessWerner, LianeBisognin, CleberMenegotto, Letícia2023-10-02T21:02:26Zoai:ojs.www.e-publicacoes.uerj.br:article/31211Revistahttps://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/cadestPUBhttps://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/cadest/oaifabiano@ime.uerj.br||fabiano@ime.uerj.br2317-45361413-9022opendoar:2024-05-17T13:37:35.804527Cadernos do IME. Série Estatística (Online) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false
dc.title.none.fl_str_mv PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
title PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
spellingShingle PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
Werner, Liane
title_short PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
title_full PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
title_fullStr PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
title_full_unstemmed PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
title_sort PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DIÁRIA DE PORTO ALEGRE
author Werner, Liane
author_facet Werner, Liane
Bisognin, Cleber
Menegotto, Letícia
author_role author
author2 Bisognin, Cleber
Menegotto, Letícia
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Werner, Liane
Bisognin, Cleber
Menegotto, Letícia
description DOI: 10.12957/cadest.2017.31211 A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle de seu nível é de suma importância. Desta forma, realizar previsões acuradas da umidade relativa do ar com vistas a subsidiar as decisões necessárias nos mais variados segmentos, torna-se fundamental. Posto isto, este artigo tem como objetivo comparar vários modelos e métodos de previsão, buscando encontrar o mais acurado para prever adequadamente a umidade relativa do ar diária de Porto Alegre. Para tanto foram obtidos cinco modelos (suavização exponecial, SARIMA e ARFIMA), além das combinações dois a dois de cada um dos cinco modelos para três métodos de combinação: variâcia mínima, média e regressão. Por meio das medidas de acurácia RSME, MAPE e coeficiente U de Theil verificamos que a combinação de previsões por regressão entre o Modelo 2 (Modelo de Suavização Exponencial Multiplicativo) e Modelo 3 (Modelo ARFIMA (2,d,0)) obteve as menores medidas de acurácia em todos os caso, sendo utilizada para realizar as previsões desejadas.Palavras-chave: Umidade Relativa do Ar, Combinação de Previsões, Modelagem.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-03-07
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Avaliado pelos Pares
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/31211
10.12957/cadest.2017.31211
url https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/31211
identifier_str_mv 10.12957/cadest.2017.31211
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/31211/23487
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2018 Cadernos do IME - Série Estatística
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2018 Cadernos do IME - Série Estatística
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade do Estado do Rio de Janeiro
publisher.none.fl_str_mv Universidade do Estado do Rio de Janeiro
dc.source.none.fl_str_mv Cadernos do IME - Série Estatística; v. 43 (2017): Volume 43, Dezembro 2017; 39
2317-4536
1413-9022
reponame:Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
instacron:UERJ
instname_str Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
instacron_str UERJ
institution UERJ
reponame_str Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
collection Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
repository.name.fl_str_mv Cadernos do IME. Série Estatística (Online) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
repository.mail.fl_str_mv fabiano@ime.uerj.br||fabiano@ime.uerj.br
_version_ 1799319015631355904