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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
22/12/1999 |
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Data da última atualização: |
25/08/2010 |
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Autoria: |
FERNANDES, L. G. L. |
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Título: |
Utilização de redes neurais na análise e previsão de séries temporais. |
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Ano de publicação: |
1995 |
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Fonte/Imprenta: |
1995. |
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Páginas: |
76 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre. Orientador: Prof. Philippe O. A. Navaux. Co-orientador: Marcelo Savino Portugal. |
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Conteúdo: |
Este trabalho é um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, à previsão de valores futuros de Séries Temporais. O estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neural, a qual é construída com base na análise estatística da série, para três séries reais. A primeira representa o índice mensal de passagerios das linhas aéreas americanans entre janeiro de 1960 e dezembro de 1971, a segunda corresponde ao índice pluviométrico anual da cidade de Fortaleza no estado do Ceará entre 1849 e 1984, e a terceira trata do índice mensal de produção industrial do estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 1981 e julho de 1993. As duas primeira séries são exemplos clássicos utilizados no estudo dos modelos estatísticos aplicados à previsão de Séries Temporais. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos prognósticos realizados pelo método econométrico que apresenta os melhores resultados para o problema da previsão de Séries temporais: o método da decomposição da série em suas componentes básicas não-observáveis (tendência, sazonalidade, ciclo e irregular). Tais resultados mostraram que as RNAs podem apresentar excelentes níveis de precisão em seus prognósticos, indicando sua adaptação ao problema da previsão de valores futuros de Séries Temporais. |
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Palavras-Chave: |
Prognsotico econômico; Redes neurais; Série temporal. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aEste trabalho é um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, à previsão de valores futuros de Séries Temporais. O estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neural, a qual é construída com base na análise estatística da série, para três séries reais. A primeira representa o índice mensal de passagerios das linhas aéreas americanans entre janeiro de 1960 e dezembro de 1971, a segunda corresponde ao índice pluviométrico anual da cidade de Fortaleza no estado do Ceará entre 1849 e 1984, e a terceira trata do índice mensal de produção industrial do estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 1981 e julho de 1993. As duas primeira séries são exemplos clássicos utilizados no estudo dos modelos estatísticos aplicados à previsão de Séries Temporais. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos prognósticos realizados pelo método econométrico que apresenta os melhores resultados para o problema da previsão de Séries temporais: o método da decomposição da série em suas componentes básicas não-observáveis (tendência, sazonalidade, ciclo e irregular). Tais resultados mostraram que as RNAs podem apresentar excelentes níveis de precisão em seus prognósticos, indicando sua adaptação ao problema da previsão de valores futuros de Séries Temporais.
653 $aPrognsotico econômico
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653 $aSérie temporal
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | ASSIS, T. M. de; KUNZ, A.; GOMES, S. D.; SCHILICHTING, M. V.; LOPES, C. L. Inibição de bactérias oxidadoras de nitrito em reator em batelada sequencial no tratamento de efluente de abatedouro avícola. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL SOBRE GERENCIAMENTO DE RESÍDUOS AGROPECUÁRIOS E AGROINDUSTRIAIS, 3., 2013, São Pedro, SP. Anais... São Pedro, SP: SBERA, 2013.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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