XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: AUTOREGRESSIVE-NEURAL HYBRID MODELS FOR TIME SERIES Autor: MARCELO TOURASSE NASSIM MELLEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 14541
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=14541&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14541&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14541
Resumo:
Título: AUTOREGRESSIVE-NEURAL HYBRID MODELS FOR TIME SERIES Autor: MARCELO TOURASSE NASSIM MELLEM
Nº do Conteudo: 14541
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=14541&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14541&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14541
Resumo:
In this thesis we develop a piece-wise linear model named ARN model. Our model has a hybrid structure which combines autoregressive models and neural networks. We compare our model to the fixed-coefficient AR model and to the prediction static neural network. Our results show that ARN is able to find the non-linear structure of simulated data and in most cases it performs better than the methods mentioned above.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS |
PDF ![]() |
CHAPTER 1 |
PDF ![]() |
CHAPTER 2 |
PDF ![]() |
CHAPTER 3 |
PDF ![]() |
CHAPTER 4 |
PDF ![]() |
CHAPTER 5 |
PDF ![]() |
CHAPTER 6 |
PDF ![]() |
CHAPTER 7 |
PDF ![]() |
REFERENCES AND ANNEX |
PDF ![]() |