Métodos lineares e não-lineares aplicados à previsão do consumo de energia elétrica no Brasil

Oliveira, Felipe de souza

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Zanini, Alexandre	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8405561164951777	pt_BR
dc.contributor.referee1	Santiago, Flaviane Souza	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0034437648716463	pt_BR
dc.creator	Oliveira, Felipe de souza	-
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br	pt_BR
dc.date.accessioned	2022-12-23T10:27:05Z	-
dc.date.available	2022-12-12	-
dc.date.available	2022-12-23T10:27:05Z	-
dc.date.issued	2022-12-12	-
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14766	-
dc.description.abstract	This work contributes to a comparative study of the performance of time series predictive methodologies in forecasting the monthly consumption of electricity in the Brazilian market. The models used were Exponecial Smoothing, Box & Jenkins and Artificial Neural Networks.The performance of the models was quantified through Root Mean Squared Error (RMSE) metric. The results show the prediction superiority of Artificial Neural Networks model in relation to the others.	pt_BR
dc.description.resumo	Esse trabalho contribui com um estudo comparativo de desempenho de metodologias preditivas de séries temporais na previsão do consumo total mensal de energia elétrica brasileiro. Foram aplicados os Métodos de Amortecimento Exponencial, Box & Jenkins e Redes Neurais Artificiais. Os desempenhos dos modelos foram quantificados por meio da métrica Root Mean Squared Error (RMSE). Os resultados mostram o melhor resultado preditivo do modelo de RNA em relação aos outros.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Faculdade de Economia	pt_BR
dc.publisher.initials	UFJF	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/	*
dc.subject	Modelos lineares	pt_BR
dc.subject	Modelos não-lineares	pt_BR
dc.subject	Consumo de energia elétrica	pt_BR
dc.subject	Linear models	pt_BR
dc.subject	Nonlinear models	pt_BR
dc.subject	Eletric power consumption	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA	pt_BR
dc.title	Métodos lineares e não-lineares aplicados à previsão do consumo de energia elétrica no Brasil	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação

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