PREDIÇÃO DE DESLOCAMENTO DE BLOCOS DA BARRAGEM DE ITAIPU VIA MÉTODO HÍBRIDO WAVELET

Resumo

Dada a relevância da predição dos dados temporais de deslocamento de blocos na barragem de Itaipu, localizada em Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil, na execução de atividades preventivas e corretivas (Itaipu, 2015), este artigo propõe um método híbrido wavelet chamado de ArimaX-Garch Wavelet Neural (AXGWN) para tal fim. A fim de se produzir suas previsões, o previsor AXGWN considera informações sobre as estruturas de autodependência linear e não-linear (incluindo, a volatilidade) exibidas pelos dados. Para ilustrar o método proposto em um caso aplicado real, um estudo de caso utilizando uma série temporal diária da usina de Itaipu foi efetuado. Todas as análises numéricas mostram que a metodologia AXGWN alcançou maior acurácia preditiva que a tradicional abordagem Arima-Garch.