Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/13282

Title: Modelização ARIMA de sucessões cronológicas: aplicação na previsão de escoamentos mensais
Authors: Guimarães, Rita Cabral Pereira de Castro
Keywords: Processos ARIMA
Modelização ARIMA
Previsão
ARIMA process
Time Series Modelling
Forcasting
Issue Date: 1997
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: Os modelos ARIMA tem vindo a ser cada vez mais utilizados na modelização e previsão de sucessões hidrológicas, instrumento fundamental para o planeamento e gestão de qualquer sistema do domínio Hídrico. A modelização de tais sucessões é conseguida através de uma metodologia em três etapas, desenvolvida por G. E. P. Box e G. M. Jenkins. Deste processo resulta um modelo, considerado como o mais adequado para representar a sucessão, podendo este ser então utilizado na previsão de eventos futuros. Para a aplicação destes modelos utilizaram-se seis sucessões de escoamentos mensais observados em três cursos de água pertencentes à bacia hidrográfica do Rio Douro. A modelização efectuada para esta sucessões permitiu eleger, para cada uma delas, um modelo ARIMA, com o qual se estabeleceram previsões para dois anos consecutivos à última observação. / Abstract - ARIMA models have become an important tool for modelling and forecasting of hydrologic sequences. Theses techniques are of considerable importance to the design and operation of water resource systems. Before being able to forecasting future values, models have to be found which describe past data adequately. These is accomplished with a iterative process, developed by G. E. P. Box and G. M. Jenkins, which incorporates three stages. For the applications of these models we selected six monthly flow sequences for three rivers located in Douro River watershed. The modelling of such sequences gave one ARIMA model for the forecasting of flows two years ahead.
URI: http://hdl.handle.net/10174/13282
Type: masterThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado

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