Modelos estocásticos lineares para previsão de cheias em tempo-real (1984)
- Authors:
- Autor USP: MINE, MIRIAM RITA MORO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PHD
- Subjects: INUNDAÇÕES (PREVISÃO); TEMPO-REAL
- Language: Português
- Abstract: O objetivo fundamental deste trabalho é o estudo e aplicação de modelos estocásticos lineares para previsão de vazões de cheia em tempo-real. Duas classes de modelos foram estudadas. A classe dos modelos ARIMA, obtidos através de repetidas integrações dos modelos estacionários ARMA (“Mixed Autoregressive Moving Average Models”) e de uma extensão desses modelos, os TFM (“Trnsfer Function Modls”( onde a precipitação é incluída como variável de entrada no modelo. Os modelos ARIMA foram generalizados através dos chamados modelos dinâmicos de estado (“State-Space Models”), nos quais foi inserido um algoritmo de filtragem, o Filtro de Kalman, de natureza recursiva. As séries hidrológicas de vazões são entendidas como sequências de valores verdadeiros (e desconhecidos) denominados de sinal, somados a erros de variadas origens, denominados de ruídos. Neste contexto, filtrar significa eliminar o ruído, para a seguir utilizar apenas o sinal na equação de previsão, que passa a ser chamada de adaptável. Com o propósito de exemplificar metodologias e comparar resultados, foram realizadas aplicações nas bacias hidrográficas dos rios Iguaçu e Tamanduateí, localizados nos Estados do Paraná e São Paulo.
- Imprenta:
- Data da defesa: 05.09.1984
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ABNT
MINE, Miriam Rita Moro; BRAGA JR., Benedito P. F. Modelos estocásticos lineares para previsão de cheias em tempo-real. 1984.Universidade de São Paulo, São Paulo, 1984. -
APA
Mine, M. R. M., & Braga Jr., B. P. F. (1984). Modelos estocásticos lineares para previsão de cheias em tempo-real. Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Mine MRM, Braga Jr. BPF. Modelos estocásticos lineares para previsão de cheias em tempo-real. 1984 ; -
Vancouver
Mine MRM, Braga Jr. BPF. Modelos estocásticos lineares para previsão de cheias em tempo-real. 1984 ;
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