ASSOCIAÇÃO BAYESIANA PARA COMBINAÇÃO DE MODELOS ESTOCÁSTICOS APLICADOS A PREVISÃO SAZONAL
Regressão por Componentes Principais, ARIMA, Holt-Winters, Análise de Correlação Canônica, Redes Neurais Artificiais, Combinação Convexa
O Nordeste do Brasil têm grande heterogeneidade nos regimes de precipitação. As regiões litorâneas são mais suscetíveis à influencias oriundas dos Oceanos Atlântico e Pacífico em contrapartida as regiões continentais têm relação mais significativas com as circulações de ar superior. Ambas situações, atmosféricas e oceânicas, influenciam no regime de precipitação do Nordeste podendo ocasionar longos períodos de chuva ou estiagens duradouras. A proposta do presente estudo é combinar métodos estocásticos visando obter uma previsão com boa precisão. Se estima necessário cinco etapas para concluir esse objetivo, onde a primeira consiste em identificar regiões homogêneas de precipitação; a segunda em avaliar as flutuações internas as séries de precipitação; a terceira é identificar padrões oceânicos e atmosféricos relacionados com a variável a ser prevista; a quarta é introduzir todas as informações obtidas em um sistema de Redes Neurais Artificiais; a quinta é combinar todas as informações e avaliar o grau preditivo obtido neste processo