Previsão de Séries Temporais

A previsão de séries temporais usa dados sequenciais históricos — leituras de sensores, consumo de energia, procura — para prever valores futuros. Na indústria, sustenta a previsão de energia e procura, a manutenção preditiva e o planeamento da produção ao projetar como uma grandeza medida vai evoluir.

Ao aprender padrões, tendências e sazonalidade em dados com marca temporal, os modelos de previsão projetam o que vem a seguir e sinalizam quando a realidade diverge. Os usos industriais incluem prever a procura de energia para gestão de custos e de rede, prever a degradação de equipamentos rumo à falha e planear a produção e o stock. A precisão depende da qualidade dos dados e da estabilidade dos padrões subjacentes, pelo que as previsões são combinadas com a monitorização de deriva.

Termos relacionados

Machine Learning (Industrial) · Anomaly Detection · Predictive Maintenance (PdM) · Demand Response

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