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Avançada


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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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