MELHORIA NA PREVISÃO DA SÉRIE TEMPORAL DE INSTRUMENTOS DE MONITORAMENTO DE BARRAGEM VIA COMBINAÇÃO DE MÉTODOS

• Autor(a) principal: Lazzarotto, Emerson
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Gramani, Liliana Madalena, Neto, Anselmo Chaves, Teixeira Junior, Luiz Albino, Carreno Franco, Edgar Manuel
• 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/18510

DOI: 10.12957/cadest.2015.18510ResumoBarragens de usinas hidrelétricas são avaliadas por inspeções visuais e por instrumentos de monitoramento. As leituras periódicas de um instrumento podem ser interpretadas como uma série temporal estocástica cujos valores passados fornecem informações relevantes para construção de predições acerca de seus valores futuros, além de indicar tendências do comportamento futuro da barragem como um todo. Desta forma, é fundamental produzir previsões mais acuradas possíveis, de modo que sirvam de alerta confiável para predição de eventuais anormalidades no comportamento da barragem, permitindo a realização precoce de obras e ações de intervenção. Assim, este artigo propõe uma metodologia na qual é feita uma avaliação do desempenho por meio da previsão de séries temporais das leituras de um instrumento da barragem da usina hidrelétrica de Itaipu usando uma combinação híbrida dos previsores ARIMA-GARCH e redes neurais artificiais, com a utilização da decomposição wavelet. Os resultados mostram que a combinação híbrida proposta alcançou desempenho, em termos de acurácia, bastante superior quando comparado com o uso individual dos métodos preditivos tradicionais e de suas combinações.Palavras-chave: Segurança de barragem; Séries Temporais Estocásticas; Modelos ARIMA-GARCH; Redes Neurais Artificiais; Decomposição Wavelet.