Wavelet-Based Prediction for Governance, Diversification and Value Creation Variables

We study the possibility of completing data bases of a sample of governance, diversification and value creation variables by providing a well adapted method to reconstruct the missing parts in order to obtain a complete sample to be applied for testing the ownership-structure/diversification relationship. It consists of a dynamic procedure based on wavelets. A comparison with Neural Networks, the most used method, is provided to prove the efficiency of the here-developed one. The empirical tests are conducted on a set of French firms.Comment: 22 page

Wavelet-Based Prediction for Governance, Diversi cation and Value Creation Variables

We study the possibility of completing data bases of a sample of governance, diversification and value creation variables by providing a well adapted method to reconstruct the missing parts in order to obtain a complete sample to be applied for testing the ownership-structure / diversification relationship. It consists of a dynamic procedure based on wavelets. A comparison with Neural Networks, the most used method, is provided to prove the efficiency of the here-developed one. The empirical tests are conducted on a set of French firms

Proposta de modelo híbrido composta por wavelet, arima e redes neurais artificiais de funções de bases radiais para previsão de séries temporais : uma aplicação em um instrumento da barragem de Itaipu

Orientador : Prof. Dr. Cassius Tadeu ScarpinCoorientador : Prof. Dr. Luiz Albino Teixeira JuniorTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 14/04/2016Inclui referências : f. 117-127Área de concentração : Programação matemáticaResumo: A previsão de séries temporais é empregada em várias áreas de conhecimento. O presente estudo tem como foco auxiliar, a partir de previsões de séries temporais, a tomada de decisão da equipe responsável do monitoramento e segurança de barragens na Usina Hidrelétrica de Itaipu no Paraná. Busca-se melhorar a assertividade das previsões por meio de uma metodologia híbrida composta das técnicas de Box e Jenkins (método ARIMA), das Redes Neurais Artificiais de Funções de Bases Radiais e da Decomposição Wavelet. As três técnicas são associadas de forma única gerando ajustes de teste e previsões que são similares e, por vezes, com erros menores do que os modelos híbridos da literatura, como Zhang (2003); Khashei e Bijari (2011). A inovação da metodologia elaborada neste trabalho se dá em relação a estrutura e a forma de compor a combinação das técnicas. Dado que o tipo de Wavelet influencia nas previsões, desenvolveu-se uma lógica elementar para a sua escolha. As séries temporais consagradas na literatura, dos Linces Canadenses, das Manchas Solares e da Taxa de Câmbio, são aplicadas na metodologia proposta visando determinar a melhor configuração. Esta configuração obtida foi utilizada para a aplicação na série do Piezômetro, instrumento que monitora a subpressão da Usina Hidrelétrica de Itaipu. Foi realizado o ajuste de teste (quando se faz a aplicação do método um passo a frente, empregando os dados originais da série referente ao conjunto de teste) e previsão (quando a aplicação do método resulta em valores futuros e estes são empregados para a obtenção das próximas previsões). Os resultados obtidos, considerando o ajuste de teste da série temporal, em relação às séries da literatura foram comparados aos resultados publicados e verificou-se que nas três séries testadas a metodologia proposta obteve melhor desempenho. No que se refere a previsões destaca-se o resultado da série da Taxa de Câmbio, a qual tinha como melhor resultado da literatura um erro MSE de 3,648x10-5 em Khashei e Bijari (2011), sem a utilização da Decomposição Wavelet (DW); com a metodologia proposta, realizando a DW, obteve-se um MSE de 1,943x10-6. No que diz respeito a série do Piezômetro da Usina Hidrelétrica de Itaipu pode-se verificar que o erro MSE de 0,086, é menor em relação aos modelos ARIMA e Rede Neural de Função de Bases Radiais.Abstract: The time series forecasting is used in various fields of knowledge. The focus of this study is to support the decision making from time-series forecasting, by the committee responsible for monitoring of dam safety in the Itaipu hydroelectric dam on the Paraná. Searching to improve the assertiveness of forecasts by a hybrid methodology consists of the techniques of Box and Jenkins (ARIMA method), the Artificial Neural Networks Radial Basis Functions and Wavelet Decomposition. The three techniques are uniquely associated with generating test settings and predictions which are similar to and sometimes better than the hybrid models from the literature, such as Zhang (2003); Khashei and Bijari (2011). The innovation of the methodology developed in this work is given regarding the structure and form to compose a combination of techniques. Given that kind of influence on Wavelet forecasting, developed an elementary logic to the choice. The time series usually used in literature, Canadian Lynx, Wolf's Sunspot and Exchange Rates are applied in the proposed methodology to determine the best configuration. This configuration obtained was used for the application in the Piezometer series instrument that monitors the underpressure of the Itaipu hydroelectric dam. It conducted the test adjustment (when do the method a step ahead, using the original data series regarding the test set) and forecast (when the application of the method results in future values and these are employees to obtain the next estimates). The results obtained, considering the time series test setting, in relation to the series in the literature were compared to the published results and found that the three series tested the proposed method performed better. As regards the highlight the estimates is the result series Exchange rate, which had the best result literature 3,648x10-5 MSE error by Khashei and Bijari (2011), without the Wavelet Decomposition; the proposed method with the Wavelet Decomposition, was obtained MSE of 1,943x10-6. Regarding the Itaipu hydroelectric dam piezometer series can be seen which the MSE error of 0.086 is lower compared to ARIMA and Neural Network Radial Basis Function models

Modelo Computacional para la Estimación de Oxígeno Disuelto en Estanques de Producción Acuícola Empleando Redes Neuronales Artificiales

Documento en formato PDFEn la actualidad, la población mundial está en constante aumento, lo que tiene como consecuencia, entre otras cosas, un mayor consumo de alimentos. Así pues, la acuicultura se ha convertido en el sector alimenticio con mayor crecimiento a nivel mundial (Lekang, 2013). Sin embargo, llevar a cabo esta actividad implica controlar diversos parámetros como el oxígeno, temperatura, salinidad, nitritos y nitratos entre otros, para mantenerlos en rangos adecuados o lo más parecido a los que se encontrarían en la naturaleza, permitiendo así obtener producciones acuícolas exitosas donde los organismos no se estresen, enfermen o mueran, y a la vez se tenga el máximo rendimiento en reproducción y crecimiento. El oxígeno disuelto es principal indicador de la calidad del agua; por ello, los acuicultores presentan especial atención a las concentraciones de este parámetro. Para evitar las fluctuaciones de este gas, inherentes a la dinámica natural de los sistemas acuícolas y los problemas que esto ocasiona a los organismos de cultivo, los productores generalmente utilizan aireación artificial a máxima potencia (potencia nominal) para complementar los suministros de oxígeno necesarios a lo largo del día (Tucker, 2005). Sin embargo, como lo sugiere Boyd (1998), el uso de la aireación máxima para lograr la mayor producción posible es menos rentable que la aireación moderada, cuando se trata de mejorar la calidad del agua y la eficiencia de conversión alimenticia. Así, una aireación convencional (máxima) trae consigo un uso, en la mayoría de las ocasiones, ineficiente del oxígeno disuelto, además de un significativo incremento en el consumo de energía de los equipos y el posible deterioro de estos al estarse activando y desactivando constantemente durante periodos prolongados de tiempo, además de posibles problemas relacionados al estrés de los organismos que esto provoca. Los sistemas de cultivo actuales, tienen la finalidad de una mayor producción de organismos en un menor espacio de cultivo, por lo que se han comenzado a desarrollar nuevas técnicas de control y formas de predicción para integrarlas dentro de sistemas de automatización comerciales con bajo costo, mínimo impacto ecológico y fácil de usar. Las mediciones de oxígeno disuelto que son tomadas cada determinado tiempo generan una serie tiempo la cual oscila estacionalmente y durante un periodo de 24 horas. Derivado de las múltiples variables que influyen en él, presenta un comportamiento complejo y no lineal, generalmente con niveles de concentración por la mañana y por la noche, contrastando en la tarde, donde se suelen encontrar niveles altos. En años recientes, las redes neuronales artificiales (RNAs) se han utilizado en problemas de estimación y predicción de series temporales en distintas disciplinas; sin embargo, son pocos los trabajos en los que se han aplicado para problemas de calidad del agua (y todos los parámetros relacionados). Su uso en predicción de series temporales de oxígeno disuelto puede permitir, entre otras cosas, encontrar las relaciones no lineales entre las variables de entrada (principalmente valores pasados de la misma serie de tiempo y valores de otras variables que influyen en la serie) y las variables de salida (valores futuros de la serie). En este trabajo de tesis se propone el desarrollo de un modelo computacional para la estimación de oxígeno disuelto utilizando RNAs, las cuales realizarán predicciones para conocer las concentraciones de este parámetro en periodos futuros de tiempo. El diseño de las RNAs está basado en Algoritmos Evolutivos (AEs), particularmente en el algoritmo llamado: Selección de Características en el Algoritmo de Programación Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales del Inglés Feature Selection of Evolutionary Programming of Artificial Neural Networks (FS-EPNet) (Lopez et. al., 2013; Landassuri et. al., 2013), el cual determinará la arquitectura de la red, donde la función objetivo será la predicción en un lapso determinado de tiempo. Aunque el análisis de la calidad del agua se ve afectado por varios parámetros, este trabajo considera únicamente la predicción del oxígeno, utilizando dos formas de predicción: predicción a un paso adelante y predicción iterada. Esto permitirá sentar las bases para futuras investigaciones sobre predicciones multiparamétricas, análisis del estado de la calidad del agua y control predictivo de la calidad del agua