$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
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: TIME SERIES FORECASTING APPLICATION BASED ON ECHO STATE NETWORKS OPTIMIZED BY GENETICS ALGORITHMS AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Autor: CAMILO VELASCO RUEDA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 24785
Catalogação:  18/06/2015 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=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:
The time series forecasting is critical to decision making in the short, medium and long term in several areas such as electrical, stock market, weather and industry. Today exist different techniques to model this forecast, but statistics are more used, because they have a bigger interpretability, due by the mathematic models created. However, intelligent techniques are being more applied in time series forecasting, where the principal models are the Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Inference Systems (FIS). A new type of ANN called Echo State Networks (ESN) was created recently, which differs from the classic ANN in a randomly connected hidden layer called Reservoir. This Reservoir is activated by the network inputs, and the historic of the reservoir activations generating so, the Echo State and giving to the network more dynamism and a better performance in temporal nature tasks. One problem with these networks is the presence of some parameters as, Spectral Radius, Reservoir Size and Connection Percent, which require calibration to make the network provide positive results. Therefore the aim of this work is to develop a computational application capable to do time series forecasting, based on ESN, with automatic parameters adjustment by Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GA), facilitating its use by the user. The developed computational tool offers an intuitive and friendly interface, both in terms of modeling the ESN, and in terms of achievement of possible pre-process on the series to be forecasted.

Descrição Arquivo
COMPLETE  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



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