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O consumo de energia elétrica no setor industrial brasileiro vem sendo investigado ao longo dos últimos anos. Esse interesse está relacionado com o desenvolvimento do setor, o planejamento energético e a eficiência energética. Dessa forma, os modelos de previsão são importantes para a tomada de decisões. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes modelos de previsão aplicados aos dados mensais do consumo de energia elétrica da indústria de cimento no Brasil. Assim, foram utilizados o método de Holt-Winters, o modelo ARIMA Sazonal, o modelo linear dinâmico e o modelo de redes neurais autorregressivas. Através das métricas de precisão consideradas, o modelo ARIMA sazonal apresentou o melhor desempenho preditivo para o período analisado.
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