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Assim, para o último elemento da validação o procedimento foi similar aos modelos estatísticos. Isto é, calculou-se o desvio-padrão amostral dos resíduos até o instante relativo à última observação da validação e, então, calculou-se cada cenário conforme a equação 5.1. Por conseguinte, cada cenário do último elemento da validação foi inserido na janela da rede neural, gerando 1.000 cenários para o período posterior (no caso, para o primeiro elemento da amostra de teste). Como a janela de previsão possui tamanho 5, para o segundo elemento da amostra de teste, utilizou-se o os quatro últimos pontos da validação e o primeiro ponto do teste. Isso possibilitou gerar o cenário posterior. Tanto o primeiro ponto de teste quanto o último da validação são variáveis, ou seja, cada cenário de ambos os pontos foi inserido na janela da rede neural de forma a gerar o cenário para o instante seguinte. E assim sucessivamente até o décimo segundo passo. Como foi observado um crescimento da variância dos cenários (o que naturalmente ocorre), à medida que o horizonte ficava maior, adotou-se este procedimento para os fins da pesquisa. Além disso, foram feitos testes estatísticos para verificação de normalidade e todos (a 5% de significância) não rejeitaram a hipótese de normalidade, para todos os instantes à frente projetados fora da amostra.