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Avançada


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Título: A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES
Autor: MARCELO CUNHA MEDEIROS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ADVISOR
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 14540
Catalogação:  03/11/2009 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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:
This thesis presents a non linear autoregressive model with exogeneous variables (ARX), for time series analysis and forecasting. The coefficients of the model are given by the output of a feed-forward neural network. The results are compared with both linear and non linear models.

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