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Clase: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : Métodos lineares e não-lineares aplicados à previsão do consumo de energia elétrica no Brasil
Autor(es): Oliveira, Felipe de souza
Orientador: Zanini, Alexandre
Miembros Examinadores: Santiago, Flaviane Souza
Resumo: Esse trabalho contribui com um estudo comparativo de desempenho de metodologias preditivas de séries temporais na previsão do consumo total mensal de energia elétrica brasileiro. Foram aplicados os Métodos de Amortecimento Exponencial, Box & Jenkins e Redes Neurais Artificiais. Os desempenhos dos modelos foram quantificados por meio da métrica Root Mean Squared Error (RMSE). Os resultados mostram o melhor resultado preditivo do modelo de RNA em relação aos outros.
Resumen : This work contributes to a comparative study of the performance of time series predictive methodologies in forecasting the monthly consumption of electricity in the Brazilian market. The models used were Exponecial Smoothing, Box & Jenkins and Artificial Neural Networks.The performance of the models was quantified through Root Mean Squared Error (RMSE) metric. The results show the prediction superiority of Artificial Neural Networks model in relation to the others.
Palabras clave : Modelos lineares
Modelos não-lineares
Consumo de energia elétrica
Linear models
Nonlinear models
Eletric power consumption
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: Faculdade de Economia
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14766
Fecha de publicación : 12-dic-2022
Aparece en las colecciones: Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação



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