Uma abordagem para parametrização de Redes Neurais de Função de Base Radial baseada na combinação de procedimentos não supervisionados e de uma nova proposição de escalonamento de parâmetros.

Neste trabalho será apresentada uma abordagem para parametrização de redes RBF (Radial Basis Function) baseada na combinação de procedimentos não supervisionados e uma nova proposição de escalonamento de parâmetros. A metodologia consiste em combinar procedimentos referenciados na literatura com o objetivo de obter modelos de redes RBF com melhores exatidões e algoritmos computacionais mais compactos. Alguns exemplos serão utilizados para ilustrar o emprego da abordagem proposta e também servirão para realizar comparações de resultados com os principais procedimentos referenciados em textos da área. As redes neurais com funções de base radial (RBF) são modelos não lineares que podem realizar um mapeamento (interpolação) eficiente de dados de entrada e saída de diversos tipos de sistemas, resultando em boa capacidade de generalização aliada a processamentos de informações de forma compacta, possibilitando na representação eficiente de sistemas dinâmicos complexos e de séries temporais, por exemplo. Os bons resultados na capacidade de interpolação de uma RBF dependem de alguns parâmetros que devem ser adequadamente ajustados. Algumas abordagens foram desenvolvidas nesse contexto. O procedimento proposto neste trabalho mostrou-se ser uma alternativa promissora, com aplicação direta e que apresenta uma exatidão adequada para várias aplicações práticas. Exemplos como aproximações de funções, modelagem de sistemas dinâmicos não lineares, previsão de série temporal e classificação de padrões serão discutidos com a finalidade de exemplificar os procedimentos propostos, além de servir de comparações com os resultados obtidos por outras técnicas utilizadas em redes RBF

Simulação de modelos GARCH para séries temporais univariadas de demanda de energia elétrica para consumidores livres em regime de curto prazo

This work proposes to determine a consistent and representative quantitative model for the volatility forecast of electric power demand, for independent consumers, in short-term regimen, through the simulation of GARCH models for temporary univariate series, in which the behavior of present industrial loads will be evaluated using actual data, aiming at the forecast of the volatility of short-term (one week). This study presents a revision of the literature on some statistical models of forecast and mainly on the GARCH model used in this work, presenting its particularities and applicability. The accomplished simulation is based in the construction of non-linear univariate models in order to forecast the volatility associated with the demand, and is based on data of power demand time series. A software program was developed, based on the toolbox GARCH of the Software MATLAB 7.0.1.O presente trabalho tem como proposta determinar um modelo quantitativo consistente e representativo para a previsão da volatilidade da demanda de energia elétrica para consumidores livres em regime de curto prazo, através da simulação de modelos GARCH para séries temporais univariadas, no qual será avaliado o comportamento das cargas industriais presentes nos dados utilizados, objetivando a previsão da volatilidade de curto prazo (uma semana). O trabalho apresenta uma revisão da literatura sobre alguns modelos estatísticos de previsão e principalmente sobre o modelo GARCH, utilizado neste trabalho, apresentando suas particularidades e aplicabilidades. A simulação realizada fundamenta-se na construção de modelos não lineares univariados de previsão da volatilidade associada à demanda com base em dados de séries temporais. Para tal foi criado um programa baseado na toolbox GARCH do Software MATLAB 7.0.

Nonlinear system identification using wavelet based SDP models

System identification has played an increasingly dominant role in a wide range of engineering applications. While linear system's theory is mature, nonlinear system identification remains an open research area in recent years. This thesis develops a new, efficient and systematic approach to the identification of nonlinear dynamic systems using wavelet based State Dependent Parameter (SDP) models, from structure determination to parameter estimation. In this approach, the system's nonlinearities are analysed and effectively represented by a SDP model structure in the form of wavelets. This provides a computationally efficient tool to open up the `black-box', offering valuable insights into the system's dynamics. In this thesis, 1-dimensional (1-D) approach is first developed based on a conventional SDP model structure which relies on a single state variable dependency. It is then extended into a multi-dimensional approach in order to solve the identification problem of systems with significant multi-variable dependence nonlinear dynamics. Here, parametrically efficient nonlinear model is obtained by the application of an effective model structure selection algorithm based on the Predicted Residual Sums of Squares (PRESS) criterion in conjunction with Orthogonal Decomposition (OD) to avoid any ill-conditioning problems associated with the parameter estimation. This thesis also investigates the aspects of noise, stability and other engineering application of the proposed approaches. More specifically, this includes: (1) nonlinear identification in the presence of noise, (2) development of bounded characteristics of the estimated models and (3) application studies where the developed approaches have been used in various engineering applications. Particularly, the modelling and forecast of daily peak power demand in the state of Victoria, Australia have been effectively studied using the proposed approaches. This strongly motivates a great deal of potential future research to be carried out in the area of power system modelling