Título: Previsão de Carga Horária em Médio Prazo Utilizando Redes Neurais com Foco na Previsão dos Feriados
Autores: Aquino, R. R. B. de; Ferreira, A. A.; Silva, G. B.; Nóbrega Neto, O.; Lira, M. M. S.; Oliveira, J. B.
Resumo: Uma das dificuldades encontradas freqüentemente no problema de previsão de carga horária é a estimação adequada da carga dos dias feriados. Isto ocorre devido ao comportamento anômalo destes dias e a quantidade insuficiente de padrões disponíveis para treinamento. Este artigo é uma continuação das recentes pesquisas publicadas em [1,[2] nas quais é propostos um sistema que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs) para realizar previsão de carga horária em médio prazo (30 dias), e tem por foco a redução do erro de previsão dos dias feriados. O estudo foi baseado no modelo de consumo de energia elétrica da Companhia Energética de Pernambuco (CELPE). As RNA utilizadas são do tipo Multilayer Perceptrons (MLP), treinada com o algoritmo RPROP. O trabalho está dividido em três etapas: a) criação da base de dados; b) busca da melhor arquitetura para criação do sistema; c) realização da previsão e análise dos resultados. Os resultados obtidos indicam a potencialidade do sistema de previsão de carga horária em médio prazo desenvolvido, destacando-se a redução do erro dos dias feriados.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-137
Artigo em PDF: CBRN2005_137.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_137.bib