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Neste trabalho é proposta uma combina‡Æo híbrida de métodos preditivos que agrega cinco abordagens distintas e genéricas, do ponto de vista de modelagem: método SSA; decomposi‡Æo wavelet; redes neurais artificiais; programa‡Æo matemática multiobjetivo MINIMAX, com abordagem de programa‡Æo por metas; e método de simula‡Æo de quase Monte-Carlo. Para exemplificar e demonstrar a eficiência da combina‡Æo híbrida proposta, sÆo mostrados, no Capítulo 7, os principais resultados de uma aplica‡Æo computacional, no qual é possível verificar que o seu desempenho, em termos de modelagem, foi consideravelmente superior, em rela‡Æo a todas as estatísticas de aderência consideradas.

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Possui mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica e pós-doutorado em Métodos Numéricos Inteligentes em Seguran‡a de Barragens. É professor adjunto na Universidade Federal da Integra‡Æo Latino Americana-UNILA. Atua como consultor em Seguran‡a de Barragens e coordena um grupo de pesquisa multidisciplinar focado em Métodos Numéricos Inteligentes.

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