MODELAGEM MATEMÁTICA E PREVISÃO DA VELOCIDADE DO VENTO EM PALMEIRA DOS ÍNDIOS/AL COM A UTILIZAÇÃO DOS MODELOS BOX & JENKINS

• Autor(a) principal: PEREIRA, Lidiane Torres
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: PERCEUS, Milton, PEREIRA, Eanes Torres
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: REVext (Online)
• Texto Completo: https://periodicosuneal.emnuvens.com.br/revext/article/view/119
• topic: Modelos ARIMA; Previsão de séries temporais; Velocidade do vento

Neste artigo, são apresentadas uma análise descritiva, modelagem matemática e,em seguida,realizada uma previsão do tipo One-step-ahead dos dados de uma série temporal de velocidade do vento da cidade de Palmeira dos Índios (AL), tal série foi obtida no site do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), com o objetivo de estimar as condições do vento dessa localidade. A base de dados é composta por 82 observações e compreende o período de Janeiro de 2010 a Outubro de 2016, a torre da qual foram obtidos os dados tem 100m de altura, com anemômetros em 03 níveis (30m, 70m e 100m) e sensores de direção do vento (30m e 70m). Estatísticas descritivas foram utilizadas para analisar o comportamento da série, e foi obtido como média geral da velocidade o valor de 2,78m/s, com um desvio padrão de 0,93 e o coeficiente de variação 33,6%.A metodologia de Box-Jenkins foi adotada para analisar a série univariada de tempo, isto é, essa metodologia é utilizada na análise dos valores de uma única série temporal. São adotados para verificação do melhor modelo o Critério de Informação Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC) juntamente com a análise da Função de Autocorrelação (FAC) e Função de Autocorrelação Parcial (FACP). O modelo Auto-Regressivo Integrado de Média Móvel (ARIMA) foi empregado para realizar as previsões, após a análise de quatro modelos sugeridos, o modelo ajustado foi o ARIMA (1, 1, 0).O Erro Quadrático Médio (EQM) foi usado para quantificar o erro e verificar a escolha do melhor modelo, e teve resultado igual a 0,0563. Por fim, foram geradas as previsões de 12 amostras e comparadas com as 12 observações, destacando que as 12 amostras geradas na previsão apresentaram-se dentro do limite de confiabilidade.