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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: A STOCHASTIC MODEL BASED ON NEURAL NETWORKS Autor: LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO
JUAN GUILLERMO LAZO LAZO
Instituição: -
Colaborador(es):
-
Nº do Conteudo: 21157
Catalogação: 14/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2011 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, JULY 2011. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
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 [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21157@2
Resumo:
Título: A STOCHASTIC MODEL BASED ON NEURAL NETWORKS Autor: LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS
Nº do Conteudo: 21157
Catalogação: 14/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2011 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, JULY 2011. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
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Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21157@2
Resumo:
This paper presents the proposal of a generic
model of stochastic process based on neural networks, called
Neural Stochastic Process (NSP). The proposed model can be
applied to problems involving phenomena of stochastic behavior
and / or periodic features. Through the NSP’s neural networks
it is possible to capture the historical series’ behavior of these
phenomena without requiring any a priori information about
the series, as well as to generate synthetic time series with the
same probabilities as the historical series. The NSP was applied
to the treatment of monthly inflows series and the results
indicate that the generated synthetic series exhibit statistical
characteristics similar to historical series.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
