Banca de DEFESA: LILIAN ARIADNE DA TRINDADE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LILIAN ARIADNE DA TRINDADE
DATA: 29/09/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Sala virtual: meet.google.com/rcd-tzzb-mez
TÍTULO:

ANÁLISE DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE SÉRIE TEMPORAL PARA O PLANEJAMENTO DE NAVEGAÇÃO DE UMA EMPRESA LOGÍSTICA DE GRÃOS

PALAVRAS-CHAVES:

Séries temporais, modelos de Previsão, Logística, Profundidade,
Sazonalidade.

PÁGINAS: 85
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia de Materiais e Metalúrgica
RESUMO:

A variação do nível do rio Tapajós é um fator de relevância para o plano de logística do escoamento de grãos como soja e milho no Norte do Brasil. Neste estudo, é avaliado o desempenho de diversos modelos estatísticos sobre uma série temporal de 16 anos da profundidade do rio Tapajós, nas proximidades de Itaituba, Pará. As medidas de profundidade foram adquiridas diariamente por meio de régua graduada em um porto na área de estudo, entre janeiro de 2005 a dezembro de 2020. A partir dos dados disponíveis foi obtida a série mensal de profundidade para o mesmo período, sobre a qual foi realizada a análise e ajuste dos modelos. Primeiramente é apresentada uma análise da série temporal para descrever sua distribuição, variação temporal e outras características que auxiliam na avaliação da performance dos modelos. Em seguidas são avaliados seis modelos baseados em suavização exponencial e quatro modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis com Sazonalidade (SARIMA). O rio Tapajós apresenta sazonalidade bem definida, com cheia do rio entre março e maio e seca entre setembro e novembro. Além disso, variações interanuais da profundidade são observadas principalmente no período de cheia. Dentre os modelos de suavização exponencial avaliados, os que apresentaram melhor desempenho foram os modelos Holt-Winter com componente sazonal na forma aditiva e Naive sazonal. O modelo SARIMA (0,1,0) (0,1,1), definido a partir da avaliação da Função da Autocorrelação (FAC) e Autocorrelação Parcial (FACP) da série diferenciada em primeira e segunda ordem, apresentou menor erro de previsão. Entretanto, os resultados obtidos por outras 3 configurações do modelo SARIMA, apresentam desempenho semelhante. O estudo demonstra que é possível obter uma boa previsão da profundidade do rio Tapajós no ponto estudado a partir de modelos univariados, que requerem relativamente pouca capacidade computacional, e podem contribuir de maneira significativa para a elaboração do plano anual de logística do transporte de grão na região.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 328.205.262-68 - ALESSANDRO DE CASTRO CORREA - IFPA
Interno - 429.747.472-72 - LAÉRCIO GOUVÊA GOMES - IFPA
Externo à Instituição - MARCOS DOS SANTOS