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

Abstract

O presente trabalho discute a influência do uso de diferentes formas de previsão construídas em estudos de séries mensais de vazões fluviais. Uma das maneiras usualmente adotadas pelo Setor Elétrico Brasileiro (SEB) é o uso de 12 preditores lineares mensais do tipo periódico auto-regressivo, e previsões recursivas para horizontes mais longos que um passo à frente. Uma alternativa possível é a utilização de um único modelo para toda a série e realizar de maneira direta para horizontes de mais de um passo à frente. Os resultados computacionais obtidos neste trabalho indicam que a forma frequentemente adotada pelo SEB pode não ser a mais adequada para a solução do problema. Os estudos de caso indicam também que a arquitetura de redes neurais artificiais do tipo máquina de aprendizado extremo alcançou melhor desempenho que os modelos lineares.