$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES 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.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: ESNPREDICTOR: FERRAMENTA DE PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS BASEADA EM ECHO STATE NETWORKS OTIMIZADAS POR ALGORITMOS GENÉTICOS E PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): CAMILO VELASCO RUEDA

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
Número do Conteúdo: 24785
Catalogação:  18/06/2015 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=24785@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24785@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24785

Resumo:
A previsão de séries temporais é fundamental na tomada de decisões de curto, médio e longo prazo, em diversas áreas como o setor elétrico, a bolsa de valores, a meteorologia, entre outros. Tem-se na atualidade uma diversidade de técnicas e modelos para realizar essas previsões, mas as ferramentas estatísticas são as mais utilizadas principalmente por apresentarem um maior grau de interpretabilidade. No entanto, as técnicas de inteligência computacional têm sido cada vez mais aplicadas em previsão de séries temporais, destacando-se as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Sistemas de Inferência Fuzzy (SIF). Recentemente foi criado um novo tipo de RNA, denominada Echo State Networks (ESN), as quais diferem das RNA clássicas por apresentarem uma camada escondida com conexões aleatórias, denominada de Reservoir (Reservatório). Este Reservoir é ativado pelas entradas da rede e pelos seus estados anteriores, gerando o efeito de Echo State (Eco), fornecendo assim um dinamismo e um desempenho melhor para tarefas de natureza temporal. Uma dificuldade dessas redes ESN é a presença de diversos parâmetros, tais como Raio Espectral, Tamanho do Reservoir e a Percentual de Conexão, que precisam ser calibrados para que a ESN forneça bons resultados. Portanto, este trabalho tem como principal objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional capaz de realizar previsões de séries temporais, baseada nas ESN, com ajuste automático de seus parâmetros por Particle Swarm Optimization (PSO) e Algoritmos Genéticos (GA), facilitando a sua utilização pelo usuário. A ferramenta computacional desenvolvida oferece uma interface gráfica intuitiva e amigável, tanto em termos da modelagem da ESN, quanto em termos de realização de eventuais pré-processamentos na série a ser prevista.

Descrição Arquivo
NA ÍNTEGRA  PDF
Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui