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Araújo Júnior, Arlindo; Vasconcelos, Germano. Previsão de demanda máxima mensal baseada em redes neurais. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, 15., 1999, Foz do Iguaçu. Anais... Foz do Iguaçu, 1999.
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Número de Trabalhos: Nenhum trabalho cadastrado(Nenhum com arquivo PDF disponível)
Citações: Nenhuma citação encontrada
Índice h: Indice h não calculado  
Co-autores: Nenhum co-autor encontrado

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Resumo

Neste trabalho será apresentada uma investigação comparativa entre soluções baseadas em Redes Neurais e modelos Estatísticos, para o problema de previsão de demanda máxima mensal de energia elétrica. Três modelos baseados em Redes Neurais são comparados com o modelo estatístico ARIMA, na previsão de demanda máxima, numa subestação da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF). O primeiro modelo é o tradicional Multilayer Perceptron (MLP) e os outros são baseados no Time Delay Neural Network (TDNN) e no modelo Group Method of Data Handling (GMDH). Com estes modelos, foram realizadas previsões para os primeiros, segundos e terceiros meses subsequentes ao de origem. Os resultados obtidos mostram que as previsões, baseadas na abordagem neural, são, em todas as situações, mais precisas que a baseada no modelo estatístico.
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