PROPOSTAS PARA MODELAGEM COMPUTACIONAL DE SERIES TEMPORAIS E DE SISTEMAS MULTIVARIAVEIS VARIANTES NO TEMPO NO ESPAÇO DE ESTADO.

Abstract:

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 algortimo 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.

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