[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES
[pt] Esta dissertação apresenta um modelo não linear auto-regressivo com variáveis exógenas (ARX), para análise e previsão de séries temporais. Os coeficientes do modelo são estimados pela saída de uma rede neural feed-forward, treinada por um algoritmo híbrido de otimização. Os resultados obtidos s...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| 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:14540 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14540 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL [en] TIME SERIE |
| Sumario: | [pt] Esta dissertação apresenta um modelo não linear auto-regressivo com variáveis exógenas (ARX), para análise e previsão de séries temporais. Os coeficientes do modelo são estimados pela saída de uma rede neural feed-forward, treinada por um algoritmo híbrido de otimização. Os resultados obtidos são comparados tanto com modelos lineares, quanto com não lineares. |
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