Avaliação de abordagens alternativas de previsão no estudo de séries de vazões

Abstract

O presente trabalho discute a influencia do uso de diferentes formas de previsao construidas em estudos de series mensais de vazoes fluviais. Uma das maneiras usualmente adotadas pelo Setor Eletrico Brasileiro (SEB) e o uso de 12 preditores lineares mensais do tipo periodico auto-regressivo, e previsoes recursivas para horizontes mais longos que um passo a frente. Uma alternativa possivel e a utilizacao de um unico modelo para toda a serie e realizar de maneira direta para horizontes de mais de um passo a frente. Os resultados computacionais obtidos neste trabalho indicam que a forma frequentemente adotada pelo SEB pode nao ser a mais adequada para a solucao do problema. Os estudos de caso indicam tambem que a arquitetura de redes neurais artificiais do tipo maquina de aprendizado extremo alcancou melhor desempenho que os modelos lineares.