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Dissertação

Unevenly time series modelling of water flow data: a first approach EVALUATED

Detalhes: Como sabemos a água é um bem essencial à vida e temos de fazer tudo o que estiver ao nosso alcance para a preservar. Por esse motivo, é bastante importante fazer uma gestão sustentável dos nossos recursos hídricos. O projecto WISDom (Water Intelligence System Data) tem como principal objetivo criar modelos e algoritmos de análise de dados, que permitam ajudar na tomada de decisão de entidades gestoras, de forma a reduzir a existência de perdas de água e melhorar o abastecimento de água potável aos consumidores. No âmbito deste projeto, esta tese tem como um dos principais objetivos modelar uma série de caudal fornecida pela Infraquinta (uma das entidades gestoras parceiras deste projeto) e fazer a previsão das próximas observações, usando a série como ela é fornecida no sentido em que é uma série irregular. Esta modelação foi feita por seis métodos: três em que se usava a série igualmente espaçada obtida através da agregação da série original (método mais utilizado) e três em que se usava a série com diferentes espaçamentos. Outro grande objetivo deste trabalho é a comparação destas duas abordagens de modelação, através da qualidade das previsões e da complexidade e tempo despendido na obtenção dos modelos. Os resultados mostram que não existe grande vantagem em usar esta abordagem alternativa. As previsões, apesar de melhores em alguns casos, foram similares e os "novos" métodos utilizados mostram ser mais complexos e necessitam de mais tempo para obter o modelo, apesar de ser uma curta diferença neste campo.
Keywords: Séries Temporais Irregulares, Dados de caudal de água, Previsão, Método de Holt modificado, Método Holt-Winters modificado

Discussão: janeiro 29, 2021, 11:0