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Título: SSA-WAVELET COMBINATION OF PREDICTIVE METHODS WITH MINIMAX NUMERICAL ADJUSTMENT IN FORECAST AND SCENARIOS GENERATION
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIZ ALBINO TEIXEIRA JUNIOR

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Catalogação:  30/04/2014 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=22892@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22892@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22892

Resumo:
In this thesis, we propose a hybrid combination of predictive methods that aggregates five distinct and general approaches, from the viewpoint of modeling: SSA method; wavelet decomposition, artificial neural networks, multiobjective mathematical programming MINIMAX, with goal programming approach; quasi- Monte-Carlo simulation method. To exemplify and demonstrate the efficiency of the proposed hybrid combination are shown, in Section 7, the main results of a computer application in which you can verify that their performance, in terms of modeling, was significantly higher, compared to all considered adherence statistics.

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