Sistema de Eventos Acadêmicos da UFMT, IX Mostra da Pós-Graduação

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MODELAGEM AUTOMATIZADA DE SÉRIES TEMPORAIS CLIMATOLÓGICAS POR EXPERIMENTOS COMPUTACIONAIS EM NUVEM
Kaue Sigueak Almeida Arima, Carlo Ralph de Musis

Última alteração: 29-09-17

Resumo


Os estudos de series temporais, ajudam a compreender o comportamento de uma variável em um período longo, permitindo estudar alterações, transformações e efeitos ocorridos de um evento. Pelo seu grande volume de dados, necessita de aparato computacional, aumentando o custo do projeto de pesquisa ou limitando o tempo observado, à amostragem, da variável estudada. Para obter uma eficiência nos estudos de series temporais, precisa de um conhecimento de técnicas e métodos específicos, incluindo várias linguagens computacionais, pois nem sempre os recursos necessários para uma boa execução dos algoritmos estão disponíveis em um só recurso. Com a finalidade de ensaiar um modelo de processamento na nuvem acessível e, ao mesmo tempo, de uso concreto e imediato, este trabalho, ainda no ano inicial de um doutorado em Física Ambiental, propõe um modelo automatizado para modelagem e ajuste de series temporais climáticas por experimentos computacionais implementado em nuvem, visando o apoucamento dos custos computacionais e das complexidades de interação entre diferentes recursos. Para alcançar esse objetivo será usado a plataforma de desenvolvimento de um experimento computacional com capacidade de processamento ajustável a demanda, para dados de séries temporais do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Esse sistema, conforme idealizado, nos permitiria desenvolver modelos series temporais de forma elástica e dinâmica e de baixo custo, podendo combinar duas linguagens de programação extremamente usada no estudo de series temporais no meio acadêmico (Python e o R), assim como módulos de processamento disponibilizados pela plataforma Azure Machine Learning da Microsoft. Os modelos que serão desenvolvidos serão baseados no de ARIMA, avaliados por validação cruzada do tipo k-fold.