Previsão de séries temporais no varejo brasileiro: uma investigação comparativa da aplicação de redes neurais recorrentes de Elman
Neste trabalho foi explorada a aplicação de redes neurais recorrentes simples, também conhecidas como Redes de Elman, na previsão de três séries temporais mensais do varejo de bens e serviços no Brasil. As variáveis destas séries estão relacionadas com a demanda de produtos farmacêuticos, adubos, e...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-24022011-180352 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-24022011-180352/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Econometria Econometrics Forecasting (time-series analysis) Neural networks Previsão de séries temporais Redes neurais Retail Varejo |
| Sumario: | Neste trabalho foi explorada a aplicação de redes neurais recorrentes simples, também conhecidas como Redes de Elman, na previsão de três séries temporais mensais do varejo de bens e serviços no Brasil. As variáveis destas séries estão relacionadas com a demanda de produtos farmacêuticos, adubos, e tráfego aéreo. As previsões com Redes de Elman foram comparadas com as realizadas por modelos lineares sazonais obtidos através da metodologia de Box-Jenkins. |
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