AVALIANDO O DESEMPENHO DO MÉTODO SSA - CROSS VALIDATION COM USO DE ANÁLISE DE CLUSTER NA MODELAGEM E PREVISÃO DE VELOCIDADE DO VENTO

Autores

DOI:

https://doi.org/10.4322/PODes.2026.001

Palavras-chave:

Singular Spectrum Analysis, Análises de Cluster, Velocidade do Vento, Cross Validation

Resumo

A demanda por energia elétrica aumenta com o crescimento da população. Neste cenário, a energia eólica é uma possível fonte complementar à energia hidrelétrica instalada no Brasil e a previsão de velocidade do vento tem papel fundamental no planejamento de estratégias. Este trabalho propõe avaliar modelagens de séries temporais sem e com a filtragem Singular Spectrum Analysis (SSA) e a divisão cross Validation. A primeira técnica busca reduzir o ruído da série e a segunda busca reestimar a série de forma iterativa com a adição de uma nova observação a cada instante de tempo. Para validação, medidas de desempenho são utilizadas. Os resultados apontam melhor ajuste dos modelos após aplicação do filtro SSA e melhor desempenho na previsão quando este filtro é utilizado associado ao Cross Validation. Contudo, há situações em que o método não se mostra eficaz, levando a uma reflexão sobre o uso desse recurso.

Biografia do Autor

Moisés Lima de Menezes, UFF

Doutor em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio, Mestre em Estatística pela UFPE, Especialista em Matemática pela UFRPE e Graduado em Licenciatura em Matemática pela UFPE. Atuou como Professor em Nível Superior nas Instituições: UFRPE, UFMT, UEG e CEFET-GO. Atualmente é Professor Associado do Instituto de Matemática e Estatística da UFF. Coordenou o Curso de Licenciatura em Matemática EaD da UFF e está na Coordenação Geral da Universidade Aberta do Brasil (UAB) na UFF.

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Publicado

2026-02-23

Como Citar

Menezes, M. L. de, & Cruvello da Silveira Martins, G. (2026). AVALIANDO O DESEMPENHO DO MÉTODO SSA - CROSS VALIDATION COM USO DE ANÁLISE DE CLUSTER NA MODELAGEM E PREVISÃO DE VELOCIDADE DO VENTO. Pesquisa Operacional Para O Desenvolvimento, 20, 1–19. https://doi.org/10.4322/PODes.2026.001

Edição

Seção

Artigos