![](/images/graphics-bg.png)
Long Memory Models to Generate Synthetic Hydrological Series
المؤلفون المشاركون
Pereira, Guilherme Armando de Almeida
Castro Souza, Reinaldo
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In Brazil, much of the energy production comes from hydroelectric plants whose planning is not trivial due to the strong dependence on rainfall regimes.
This planning is accomplished through optimization models that use inputs such as synthetic hydrologic series generated from the statistical model PAR(p) (periodic autoregressive).
Recently, Brazil began the search for alternative models able to capture the effects that the traditional model PAR(p) does not incorporate, such as long memory effects.
Long memory in a time series can be defined as a significant dependence between lags separated by a long period of time.
Thus, this research develops a study of the effects of long dependence in the series of streamflow natural energy in the South subsystem, in order to estimate a long memory model capable of generating synthetic hydrologic series.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pereira, Guilherme Armando de Almeida& Castro Souza, Reinaldo. 2014. Long Memory Models to Generate Synthetic Hydrological Series. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500907
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pereira, Guilherme Armando de Almeida& Castro Souza, Reinaldo. Long Memory Models to Generate Synthetic Hydrological Series. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500907
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pereira, Guilherme Armando de Almeida& Castro Souza, Reinaldo. Long Memory Models to Generate Synthetic Hydrological Series. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500907
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-500907
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)