Time series analysis and modeling based on fuzzy rules the school of eletrical and computer engineering

Orientadores: Secundino Soares Filho, Rosangela BalliniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho propõe uma metodologia baseada em regras nebulosas para a modelagem e previsão de séries temporais. Inicialmente, os dados são pré-processados para, a seguir, ocorrer a seleção de variáveis que serão utilizadas pelos modelos de série temporal. Para essa finalidade, nesta tese propõe-se um conjunto de aproximações necessárias para o cálculo do critério de informação mútua parcial, o qual é a base para o algoritmo de seleção de entradas utilizado. A próxima etapa corresponde à determinação da estrutura do modelo e ajuste dos parâmetros. Com o intuito de definir de forma automática a estrutura do modelo, de forma simultânea ao ajuste dos parâmetros, dois algoritmos de aprendizado construtivo - offiine e online são propostos. Ambos os algoritmos utilizam como base para o seu desenvolvimento o algoritmo da maximização da verossimilhança, assim como critérios de geração e punição (ou poda) de regras nebulosas. Finalmente, o modelo obtido é validado e aplicado .na previsão de um e vários passos à frente. Análises comparativas são apresentadas utilizando séries temporais sintéticas e de problemas reais. Os resultados mostram que as propostas deste trabalho são uma alternativa eficiente para a modelagem e previsão de séries temporaisAbstract: This work presents a methodology for time series modeling and forecasting. First, the methodology considers the data pre-processing and the system identification, which implies on the selection of a suitable set of input variables for modeling the time series. In order to achieve this task, this work proposes an algorithm for input selection and a set of approximations that are necessary for estimating the partia! mutual information criterion, which is the base of the algorithm used at this stage. Then, the mo deI is built and adjusted. With the aim of performing an automatic structure selection and parameters adjustment simultaneously, this thesis proposes two constructive learning algorithms, namely ofRine and online. These algorithms are based on the Expectation Maximization optimization technique, as well as on adding and pruning operators of fuzzy rules that are also proposed in this work. Finally, models are validated and applied to one-step ahead and multi-step ahead forecasting. Comparative analysis using synthetic and real time series are detailed. The results show the adequate performance of the proposed approach and presents it as a promising alternative for time series modeling and forecastingDoutoradoEnergia EletricaDoutor em Engenharia Elétric

Redes neurais fuzzy aplicadas em identificação e controle de sistemas

Orientadores : Fernando Gomide, Rosangela BalliniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre redes neurof uzzy hibridas, redes neurais e sistemas fuzzy, aplicados a problemas de identificação e controle de sistemas dinamicos nao lineares. Devido a necessidade de representação temporal e de elementos de memoria, para a resolução dos problemas tratados, duas estruturas de redes neuro fuzzy recorrentes sao propostas, a partir de uma rede neuro fuzzy estatica. As relações temporais sao induzidas por realimentação local e global internas nas redes neurofuzzy recorrentes. Para a aprendizagem das redes neurofuzzy propoe-se um algoritmo baseado no m'etodo do gradiente e no m'etodo de treinamento por reforço associativo. Resultados de simulação mostram que as redes neurofuzzy propostas proporcionam uma alternativa efetiva para modelar e controlar sistemas dinamicos nao linearesAbstract: This work compares the performance of neural fuzzy, neural network and fuzzy systems, to model and control non-linear dynamical systems. Due to the need of temporal representations, two recurrent neural fuzzy networks are proposed based on an hybrid static neural fuzzy architecture. Temporal processing is induced by local and global recurrence in the hidden layer neurons. A learning method based on gradient search and associative reinforcement learning is proposed. Computational experiments suggest that recurrent neural fuzzy networks provide an effective alternative to model and control non-linear dynamical systemsMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric

Técnica de identificação de modelos lineares e não-lineares de séries temporais

FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOFINEP – FINANCIADORA DE ESTUDOS E PROJETOSIn this work, an algorithm for identifying time series models is proposed. The strategy is based on Partial Mutual Information Criterion (PMI), which considers not only linear but also non-linear relations between variables under study. For calculating the PMI criterion, it is necessary to approximate marginal and joint probability densities, as well as conditional expected values. In this work, these operators are estimated using the city-block distance function and product multivariate kernel estimators. The algorithm is applied for identifying time series linear models and for selecting inputs for a non-linear model based on neural networks. The neural model is used for modelling monthly average streamflow series of a Brazilian river. Experimental results show good performance of the proposed approach.Este trabalho apresenta uma proposta de identificação de modelos de séries temporais baseada no algoritmo de Informação Mútua Parcial (PMI). Este critério leva em conta tanto as relações lineares, como as relações não-lineares existentes entre as variáveis consideradas na análise. Para o cálculo do PMI é necessário estimar as funções de probablidades marginais e conjunta e o valor esperado. Neste trabalho, essas funções são aproximadas através da função de diferença absoluta em combinação com as funções de kernel. O algoritmo é aplicado na identificação de modelos lineares de séries temporais, assim como na seleção de entradas de um modelo não-linear utilizando redes neurais artificiais. Estes modelos neurais são utilizados na modelagem de séries de vazões médias mensais do Brasil. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo, tanto para identificação de modelos lineares como para não-lineares173245256FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOFINEP – FINANCIADORA DE ESTUDOS E PROJETO

La difusión de las causas del cáncer de mama en los medios de comunicación locales y su impacto en los habitantes de la provincia de Santa Elena periodo 2010-2011.

El cáncer de mama, aunque no se conoce exactamente su origen, es conocido como uno de los canceres tumorales desde antiguas épocas. Diagnosticarlo es fácil y por consiguiente un tratamiento precoz y adecuado, puede lograr excelentes resultados incluso cosméticos, con una sobrevida larga y libre de enfermedad. Sin embargo, en Ecuador y en este medio más específicamente, la Provincia de Santa Elena la realidad es otra. Esta patología es muy temida debido a su elevada frecuencia, la incidencia está creciendo ya que uno de cada nueve mujeres desarrolla un cáncer de mama, y porque todavía la comunidad científica no sabe cómo prevenirlo y el tratamiento, a menudo incluye la pérdida de un pecho

Survival of the fittest or does size matter: What are the main drivers of Productivity in Brazil?

This article aims to explore learning and selection effects of productivity change for three classes of firm’s sizes in Brazilian manufacturing and service sectors from 1996 to 2011. The methodology is based on the Price Equation. Our results support the international evidence about the weak intensity of the selection effect to explain aggregate productivity change for medium and large size firms. Small firms, however, are much more affected. Besides, size, measured by number of employees, appears to be a good proxy for capital intensity. There are as well signs that the learning effect is highly correlated with the economic cycle

Survival of the fittest or does size matter: What are the main drivers of Productivity in Brazil?

This article aims to explore learning and selection effects of productivity change for three classes of firm’s sizes in Brazilian manufacturing and service sectors from 1996 to 2011. The methodology is based on the Price Equation. Our results support the international evidence about the weak intensity of the selection effect to explain aggregate productivity change for medium and large size firms. Small firms, however, are much more affected. Besides, size, measured by number of employees, appears to be a good proxy for capital intensity. There are as well signs that the learning effect is highly correlated with the economic cycle

Nivel del desarrollo de la psicomotricidad fina en los niños de 4 años de la I.E Alfredo Pinillos, Trujillo 2020

Este trabajo de investigación se realizó con el objetivo de medir el “Nivel de desarrollo de la psicomotricidad fina en los niños de 4 años de la I.E Alfredo pinillos, Trujillo 2020”. La población estuvo conformada por 28 niños, 13 niños y 15 niñas del aula celeste. El tipo de investigación es no experimental de diseño descriptivo, en el que se diseñó una guía de observación para evaluar el nivel de desarrollo de la psicomotricidad fina el que se encuentran los niños con una escala valorativa (Alto- Medio -Bajo). En el nivel de desarrollo de la psicomotricidad fina, se demostró que, del total de 28 niños, el 62% presenta un nivel de desarrollo de la psicomotricidad fina alto, el 20% en el nivel medio y un 18% presenta un nivel bajo. Por otro lado, en la dimensión motricidad facial, el 50% presenta un nivel de desarrollo, el 40% en el nivel medio y un 11% presenta un nivel bajo, la dimensión gestual, el 50% presenta un nivel de desarrollo de la psicomotricidad fina alto, el 43% en el nivel medio y un 7% presenta un nivel bajo. La investigación concluye afirmando que, en su mayoría, los menores presentan un porcentaje alto de psicomotricidad fina

Fuzzy inference systems for multi-step ahead daily inflow forecasting

FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOThis paper presents the evaluation of a daily inflow forecasting model using a tool that facilitates the analysis of mathematical models for hydroelectric plants. The model is based on a Fuzzy Inference System. An offline version of the Expectation Maximi371129144FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOFAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO2011/09178-1This work was supported by FAPESP, Brazilian Agency dedicated to the development of science and technology (Process: 2011/09178-1); and by the AES Tietê company (Process: 37-P-17852-2010

Hierarquias regionais no agronegócio canavieiro: movimento da fronteira e centralidade de São Paulo | Regional hierarchies in sugarcane agribusiness: border movement and centrality of São Paulo

O artigo tem como ponto de partida um diálogo com análises que discutem o movimento da fronteira do setor sucroenergético e sua influência no desenvolvimento urbano e regional no interior do território nacional. O argumento é que, apesar da maior dispersão da atividade produtiva, novas desigualdades persistem nesse setor, devido aos centros de decisões e à produção do conhecimento útil ao processo de inovação, localizados essencialmente no Estado de São Paulo. A metodologia desenvolvida se fundamenta em análises quantitativas e qualitativas. No estudo dos centros de decisão, foram utilizados dados da localização das sedes e das unidades agroindustriais. No estudo da centralização do conhecimento, foi feito um exame histórico de como evoluíram o aprendizado e as técnicas associadas ao setor canavieiro em São Paulo. Do ponto de vista teórico, o artigo busca contribuir para o estudo de como forças de diferenciação geográfica atuam em um mesmo setor produtivo