Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ahmed, Mohamed Lemine Ould Sid
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29059
Resumo: The reason behind the importance of accurate forecasting of flow of tributaries lies in the fact that they are crucial to hydrological resources planning, which directly impacts many aspects of the economic and social activities. In this work, a hybrid method of combining times series forecasts is applied. Wavelet analysis is implemented, together with SARIMA models and multi-objective nonlinear mathematical programming. At first, the time series to be analyzed is decomposed via Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) up to a certain level of resolution. Subsequently, SARIMA models are used to, individually, model and generate forecasts for every wavelet component. In the last stage, mathematical optimization is used to generate forecasts for the original time series in the form of the optimal linear combination of the wavelet components’ forecasts, previously obtained by SARIMA models. The method was applied to the time series of the monthly flow of tributaries of Samuel’s dam in the state of Rondônia. In terms of predictive gains, pure SARIMA model produced better results.
id UFLA_74dab409ba1d46e2db5c1fc32e3dc9f5
oai_identifier_str oai:localhost:1/29059
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Combinação de previsões: uma abordagem usando waveletsA wavelet approach to combining forecastsAnálise de waveletCombinação de previsõesProgramação matemáticaSéries temporaisModelagem SARIMAVazão de afluentesSARIMA modelsMathematical programmingTimes seriesWavelet decompositionFlow of atributesEstatísticaThe reason behind the importance of accurate forecasting of flow of tributaries lies in the fact that they are crucial to hydrological resources planning, which directly impacts many aspects of the economic and social activities. In this work, a hybrid method of combining times series forecasts is applied. Wavelet analysis is implemented, together with SARIMA models and multi-objective nonlinear mathematical programming. At first, the time series to be analyzed is decomposed via Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) up to a certain level of resolution. Subsequently, SARIMA models are used to, individually, model and generate forecasts for every wavelet component. In the last stage, mathematical optimization is used to generate forecasts for the original time series in the form of the optimal linear combination of the wavelet components’ forecasts, previously obtained by SARIMA models. The method was applied to the time series of the monthly flow of tributaries of Samuel’s dam in the state of Rondônia. In terms of predictive gains, pure SARIMA model produced better results.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)A importância de previsão de alta precisão para séries de vazão natural de afluentes pode ser atribuída ao seu papel fundamental no planejamento dos recursos hídricos, devido ao impacto direto desses nos vários aspectos da atividade econômica e social. Neste trabalho foi aplicado um método híbrido de combinação de previsão de séries temporais. O método utiliza a análise de wavelet, modelagem SARIMA e programação matemática não linear multiobjetivo. Em primeiro momento, é realizada a transformação da série temporal analisada utilizando a transformada de wavelet não decimada Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) até um certo nível de resolução. Em seguida, modelos SARIMA são ajustados às componentes wavelet, e previsões são geradas para cada componente wavelet por meio do respectivo modelo SARIMA. Na ultima etapa, otimização matemática é utilizada para combinar as previsões das componentes wavelet, gerando assim a previsão da série temporal original. O método foi aplicado à série mensal de vazão natural de afluentes da barragem de Samuel no estado de Rondônia, no período de março de 1973 a dezembro de 2015. Em termos de ganhos preditivos, o método proposto teve desempenho inferior ao do modelo SARIMA puro.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasSáfadi, ThelmaVeloso, Manoel Vitor de SouzaGuimarães, Paulo Henrique SalesAhmed, Mohamed Lemine Ould Sid2018-04-19T13:13:43Z2018-04-19T13:13:43Z2018-04-182018-02-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfAHMED, M. L. O. S. Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets. 2018. 54 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29059porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2018-04-19T13:13:43Zoai:localhost:1/29059Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2018-04-19T13:13:43Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
A wavelet approach to combining forecasts
title Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
spellingShingle Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
Ahmed, Mohamed Lemine Ould Sid
Análise de wavelet
Combinação de previsões
Programação matemática
Séries temporais
Modelagem SARIMA
Vazão de afluentes
SARIMA models
Mathematical programming
Times series
Wavelet decomposition
Flow of atributes
Estatística
title_short Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
title_full Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
title_fullStr Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
title_full_unstemmed Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
title_sort Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets
author Ahmed, Mohamed Lemine Ould Sid
author_facet Ahmed, Mohamed Lemine Ould Sid
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sáfadi, Thelma
Veloso, Manoel Vitor de Souza
Guimarães, Paulo Henrique Sales
dc.contributor.author.fl_str_mv Ahmed, Mohamed Lemine Ould Sid
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de wavelet
Combinação de previsões
Programação matemática
Séries temporais
Modelagem SARIMA
Vazão de afluentes
SARIMA models
Mathematical programming
Times series
Wavelet decomposition
Flow of atributes
Estatística
topic Análise de wavelet
Combinação de previsões
Programação matemática
Séries temporais
Modelagem SARIMA
Vazão de afluentes
SARIMA models
Mathematical programming
Times series
Wavelet decomposition
Flow of atributes
Estatística
description The reason behind the importance of accurate forecasting of flow of tributaries lies in the fact that they are crucial to hydrological resources planning, which directly impacts many aspects of the economic and social activities. In this work, a hybrid method of combining times series forecasts is applied. Wavelet analysis is implemented, together with SARIMA models and multi-objective nonlinear mathematical programming. At first, the time series to be analyzed is decomposed via Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) up to a certain level of resolution. Subsequently, SARIMA models are used to, individually, model and generate forecasts for every wavelet component. In the last stage, mathematical optimization is used to generate forecasts for the original time series in the form of the optimal linear combination of the wavelet components’ forecasts, previously obtained by SARIMA models. The method was applied to the time series of the monthly flow of tributaries of Samuel’s dam in the state of Rondônia. In terms of predictive gains, pure SARIMA model produced better results.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-04-19T13:13:43Z
2018-04-19T13:13:43Z
2018-04-18
2018-02-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv AHMED, M. L. O. S. Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets. 2018. 54 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29059
identifier_str_mv AHMED, M. L. O. S. Combinação de previsões: uma abordagem usando wavelets. 2018. 54 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29059
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
UFLA
brasil
Departamento de Ciências Exatas
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
UFLA
brasil
Departamento de Ciências Exatas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1807835072373456896

Registros relacionados