Previsões de Séries Temporais

Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Faculdade de Engenharia
Departamento de Engenharia de Sistemas e Computação

Previsão de Séries Temporais
Utilizando o WEKA

Aluno:
Renan Carlos Prata de Faria
2008.2.04357.11

RIO DE JANEIRO
2014

Previsão de Séries
Temporais
Introdução
Em tomada de decisão é bastante comum tratar problemas cujas decisões a serem tomadas são funções de fatos futuros. Assim, os dados descrevendo a situação de decisão precisam ser representativos do que ocorre no futuro. Em controle de estoques, por exemplo, as decisões são baseadas de acordo com a demanda para o item controlado durante um horizonte de planejamento específico. Em planejamento financeiro, faz-se necessário prever o padrão do fluxo de dinheiro em relação ao tempo. No caso será realizado um estudo de sensação térmica em cada região do município do Rio de Janeiro. Isso afeta o consumo de energia de acordo com a concessionária de energia LIGHT.
A maioria dos métodos de previsão estatística é baseada na utilização dos dados históricos a partir de uma série de tempo ou série temporal. Uma série de tempo é uma série de observações de alguma quantidade de interesse (uma variável aleatória) em relação ao tempo. A função principal do trabalho é estudar os efeitos da sensação térmica em relação à energia faturada e à carga. Este estudo é fundamental para aumentar a eficácia na previsão do volume de consumo e, consequentemente, o volume de compra de energia.

Objetivo
O Propósito deste trabalho é desenvolver um modelo para a previsão mensaL da sensação térmica das diversas regiões ou unidades geográficas que fazem parte da área de concessão da Light. A ideia é testar vários tipos de configurações do modelo para avaliar qual é o melhor.
Para isto, será observado o valor de MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Foi então utilizado o software WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis), em diversas configurações de uma rede neural do tipo