cabral-e/previsao-demanda-hidrica-horaria

How cabral-e/previsao-demanda-hidrica-horaria works

Este repositório implementa um estudo reprodutível de previsão horária do nível de um reservatório e comparação entre erro preditivo e custo computacional. O fluxo principal parte da planilha de origem, prepara e divide temporalmente a série, constrói atributos, executa modelos por horizonte e registra previsões e custos; análises estatísticas e de Pareto consolidam os resultados para relatórios e figuras. O README documenta também EDA, seleção de defasagens e preparação para publicação. Relações entre módulos não amostrados foram incluídas apenas quando sustentadas pelo SOURCE INDEX ou pelo README.

Main entry points: runner.py Executor de experimentos · registry.py Registro de experimentos · load.py Carga da base · metrics_report.py Métricas e Diebold–Mariano

Components 34

Dados e preparação

Carga da base src/data/load.py
Inspeção src/data/inspection.py
Filtro temporal src/data/temporal_filter.py
Tratamento src/data/treatment.py
Análise exploratória src/data/eda.py
Divisão temporal src/data/split.py

Atributos e modelos

Seleção de defasagens src/features/lag_evaluation.py
Construção de atributos src/features/build.py
Baselines src/models/baseline.py
SARIMA src/models/sarima.py
SVR src/models/svr.py
LightGBM direto e recursivo src/models/lightgbm_model.py
Previsor direto src/models/ml_direct.py
Previsor recursivo src/models/ml_recursive.py

Execução e avaliação

Protocolo de avaliação src/evaluation/protocol.py
Executor de experimentos src/evaluation/runner.py
Medição de custo src/evaluation/cost.py
Métricas src/evaluation/metrics.py
Registro de experimentos src/evaluation/registry.py
Remedição de custos src/evaluation/cost_batch.py
Consolidação de custos src/evaluation/cost_report.py
Métricas e Diebold–Mariano src/evaluation/metrics_report.py
Verificação de estratégia src/evaluation/strategy_check.py
Score composto src/evaluation/composite.py
Fronteira de Pareto src/evaluation/pareto.py
Tabela final src/evaluation/consolidate.py

Resultados e visualização

Previsões persistidas src/evaluation/runner.py
Geração de figuras src/visualization/make_figures.py
Gráficos src/visualization/plots.py
Estilo visual src/visualization/style.py

Suporte interno

Caminhos e configuração src/utils/paths.py
Persistência auditável src/utils/persistence.py

Other components

Pesquisador
Planilha Sanepar

Connections 48

Pesquisador → Carga da base: inicia etapas
Planilha Sanepar → Carga da base: fornece base
Carga da base → Inspeção: carrega dados src/data/inspection.py
Inspeção → Filtro temporal: apoia filtro src/data/temporal_filter.py
Inspeção → Tratamento: apoia tratamento src/data/treatment.py
Carga da base → Filtro temporal: lê base src/data/temporal_filter.py
Carga da base → Tratamento: lê base src/data/treatment.py
Carga da base → Divisão temporal: carrega série src/data/split.py
Carga da base → Análise exploratória: fornece série src/data/eda.py
Divisão temporal → Análise exploratória: fornece divisão src/data/eda.py
Carga da base → Seleção de defasagens: fornece dados src/features/lag_evaluation.py
Divisão temporal → Seleção de defasagens: fornece divisão src/features/lag_evaluation.py
Construção de atributos → Seleção de defasagens: constrói atributos src/features/lag_evaluation.py
Construção de atributos → Previsor direto: gera atributos src/models/ml_direct.py
Construção de atributos → Previsor recursivo: gera atributos src/models/ml_recursive.py
Previsor direto → Previsor recursivo: apoia previsão src/models/ml_recursive.py
Previsor direto → LightGBM direto e recursivo: implementa estratégia src/models/lightgbm_model.py
Previsor recursivo → LightGBM direto e recursivo: implementa variante src/models/lightgbm_model.py
Protocolo de avaliação → Executor de experimentos: define avaliação src/evaluation/runner.py
Baselines → Executor de experimentos: executa experimento src/models/baseline.py
SARIMA → Executor de experimentos: executa experimento src/models/sarima.py
SVR → Executor de experimentos: executa experimento src/models/svr.py
LightGBM direto e recursivo → Executor de experimentos: executa experimento src/models/lightgbm_model.py
Executor de experimentos → Protocolo de avaliação: obtém origens src/evaluation/runner.py
Executor de experimentos → Medição de custo: mede execução src/evaluation/runner.py
Executor de experimentos → Métricas: calcula métricas src/evaluation/runner.py
Executor de experimentos → Registro de experimentos: registra experimento src/evaluation/runner.py
Executor de experimentos → Previsões persistidas: grava previsões src/evaluation/runner.py
Remedição de custos → Baselines: remede modelos src/evaluation/cost_batch.py
Remedição de custos → SARIMA: remede modelos src/evaluation/cost_batch.py
Remedição de custos → SVR: remede modelos src/evaluation/cost_batch.py
Remedição de custos → LightGBM direto e recursivo: remede modelos src/evaluation/cost_batch.py
Registro de experimentos → Consolidação de custos: fornece registros src/evaluation/cost_report.py
Métricas e Diebold–Mariano → Consolidação de custos: compara métricas src/evaluation/cost_report.py
Registro de experimentos → Métricas e Diebold–Mariano: fornece experimentos src/evaluation/metrics_report.py
Métricas → Métricas e Diebold–Mariano: calcula medidas src/evaluation/metrics_report.py
Registro de experimentos → Verificação de estratégia: fornece registros src/evaluation/strategy_check.py
Registro de experimentos → Score composto: fornece experimentos src/evaluation/composite.py
Métricas e Diebold–Mariano → Score composto: fornece métricas src/evaluation/composite.py
Consolidação de custos → Score composto: fornece custos src/evaluation/composite.py
Registro de experimentos → Fronteira de Pareto: fornece experimentos src/evaluation/pareto.py
Consolidação de custos → Fronteira de Pareto: fornece custos src/evaluation/pareto.py
Métricas e Diebold–Mariano → Fronteira de Pareto: fornece métricas src/evaluation/pareto.py
Registro de experimentos → Tabela final: fornece experimentos src/evaluation/consolidate.py
Métricas e Diebold–Mariano → Tabela final: fornece métricas src/evaluation/consolidate.py
Registro de experimentos → Geração de figuras: fornece resultados src/visualization/make_figures.py
Métricas e Diebold–Mariano → Geração de figuras: fornece métricas src/visualization/make_figures.py
Geração de figuras → Gráficos: gera gráficos src/visualization/make_figures.py

Drawn by GitDiagram on November 14, 2026 from the repository's file tree, README and source files. Read as Markdown ·