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Coleção Digital
Título: MODELO HÍBRIDO LINEAR-NEURAL PARA ANÁLISE E PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): MARCELO CUNHA MEDEIROS
Colaborador(es): ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Coorientador
Número do Conteúdo: 14540
Catalogação: 03/11/2009 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14540
Resumo:
Título: MODELO HÍBRIDO LINEAR-NEURAL PARA ANÁLISE E PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): MARCELO CUNHA MEDEIROS
Colaborador(es): ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Coorientador
Número do Conteúdo: 14540
Catalogação: 03/11/2009 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14540
Resumo:
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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