[pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
[pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada s...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:8641 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REDE NEURAL [pt] PREVISAO [pt] SERIE TEMPORAL [en] NEURAL NETWORKS [en] FORECASTING [en] TIME SERIE |
| Sumario: | [pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção |
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