Propostas para modelagem computacional de series temporais e de sistemas multivariaveis variantes no tempo no espaço de estado

Proposals for computer modelling of multivariable non-stationary time series and systems in the state space

dc.creatorTobar Quevedo, Johanna Belen
dc.date2013
dc.date2013-04-04T00:00:00Z
dc.date2017-04-01T17:29:04Z
dc.date2017-07-13T19:42:00Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:49:35Z
dc.date.available2018-03-29T03:49:35Z
dc.identifierTOBAR QUEVEDO, Johanna Belen. Propostas para modelagem computacional de series temporais e de sistemas multivariaveis variantes no tempo no espaço de estado. 2013. 56 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.bibliotecadigital.unicamp.br/document/?code=000906713>. Acesso em: 1 abr. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/258835
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1336848
dc.descriptionOrientador: Celso Pascoli Bottura
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
dc.descriptionResumo: O objetivo principal deste trabalho é propor algoritmos para identificação de series temporais e de sistemas lineares multivariáveis estocásticos variantes no tempo no espaço de estado. Para isto primeiramente investigamos fundamentos teóricos, apresentando alguns conceitos básicos de series temporais, sistemas, elementos de identificação, modelos no espaço de estado e identificação variante no tempo. Dois algoritmos são propostos, analisados e implementados, o que chamamos MOESP-AOKIVAR baseado no MOESP (Multivariable Output-Error State space) e o que chamamos AOKI-VAR baseado no algoritmo proposto por Masanao Aoki. Os algoritmos são avaliados sobre "benchmarks". Finalmente exemplos são apresentados bem como discussões sobre validação, previsão e modelagem de séries temporais e a modelagem de sistemas multivariáveis estocásticos variantes no tempo, esperando contribuir no estudo deste tipo de sinais e sistemas
dc.descriptionAbstract: The main objective of this work is to propose algorithms for identifying non-stationary time series and multivariable time-varying linear stochastic systems in the state space. In order first to do this we investigate theoretical foundations, presenting some basic concepts of time series, systems, identification elements, models in state space and time variant identification. Two algorithms are proposed, analyzed and implemented, the one we called MOESP-AOKI-VAR based on the MOESP (Multivariable Output-Error State space) and the one we called AOKI-VAR based on the algorithm proposed by Masanao Aoki. The algorithms are evaluated on "benchmarks". Finally examples are presented as well as discussions about validation, prediction and modeling of stochastic time series and modeling of stochastic time-varying multivariable systems, hoping to contribute to the study of this type of signals and systems
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionAutomação
dc.descriptionMestre em Engenharia Elétrica
dc.format56 f. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectIdentificação de sistemas
dc.subjectEspaço de estado
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subjectModelos matemáticos
dc.subjectModelagem de dados
dc.subjectSystems identification
dc.subjectState space
dc.subjectTime series analysis
dc.subjectMathematical models
dc.subjectData modeling
dc.titlePropostas para modelagem computacional de series temporais e de sistemas multivariaveis variantes no tempo no espaço de estado
dc.titleProposals for computer modelling of multivariable non-stationary time series and systems in the state space
dc.typeTesis


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