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Título: PONDERAÇÃO NEURAL DE EXPERTS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RAFAEL DE OLIVAES VALLE DOS SANTOS

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
Número do Conteúdo: 20153
Catalogação:  09/08/2012 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=20153@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20153@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.20153

Resumo:
Diversos resultados empíricos na área de séries temporais indicam que combinar previsores (experts) é, em média, melhor que tentar selecionar um único modelo de previsão. Na medida em que se decide por um esquema de combinação linear, há vários métodos disponíveis para determinar o quanto cada previsor deve contribuir para a resposta consensual, ou em outras palavras, quais devem ser os pesos dos previsores envolvidos. Em um primeiro momento, este trabalho explora o uso prático de diversos métodos tradicionais de ponderação para combinação linear de previsores. Em seguida, propõe um novo sistema para geração de pesos, especialmente projetado para a melhoria do desempenho nas previsões múltiplos passos a frente. O sistema, batizado de Ponderação Neural de Experts (NEW – Neural Expert Weighting), gera modelos de ponderação dinâmica baseados em redes neurais. As redes neurais oferecem a robustez necessária para a simulação de funções de ponderação de alto desempenho, derivadas de um ou mais métodos tradicionais de geração de pesos. O sistema NEW foi avaliado em diversos experimentos comparativos, contemplando 13 séries temporais divididas em dois estudos de casos – derivados do petróleo e competição NN3, uma competição entre metodologias de previsão baseadas em inteligência computacional. Os resultados obtidos foram considerados promissores.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO, LISTA DE SÍMBOLOS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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