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Título: MODELO HÍBRIDO FUZZY-GENÉTICO PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS DE DERIVADOS DE PETRÓLEO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANTONIO CESAR DE OLIVEIRA PITTA BOTELHO

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
Número do Conteúdo: 25121
Catalogação:  26/08/2015 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  MONOGRAFIA DE ESPECIALIZAÇÃO
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=25121@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25121

Resumo:
O mundo atual caracteriza-se pela competição acirrada e pela pressão crescente dos mercados globalizados. Todas as organizações operam em uma atmosfera de incertezas, e continuamente, decisões que afetam o futuro dessas organizações são tomadas por seus gestores. Previsões de longo prazo são utilizados pelos gestores para ajudar o curso geral da organização enquanto que previsões de curto prazo são usadas para estabelecer as estratégias imediatas. Previsão de séries temporais é uma disciplina com muitas aplicações práticas, capaz de oferecer suporte à decisão em diversas áreas, tais como, energia, finanças, economia e administração. Particularmente, no mercado de derivados de petróleo, a qualidade da projeção futura do volume de vendas de derivados de petróleo, tais como, etanol hidratado, gasolina, óleo diesel e gás liquefeito de petróleo (GLP), afeta de forma significativa o planejamento de expansão das empresas distribuidoras e influi diretamente em seus contextos operacional e financeiro. Realiza previsões à cerca do comportamento do volume de vendas destes produtos é um desafio em um mercado globalizado, influenciado por diversos fatores, tais como, variáveis macroeconômias, ofertas e demanda, sazonalidade, condições climáticas e meteorológicas. Técnicas de inteligência computacional como Redes Neurais, algoritmos Genéticos e lógica Fuzzy têm sido cada vez mais aplicada em problema s de previsão e têm-se estabelecido como ferramentas resolução de tais problema. Neste Trabalho é avaliado o desempenho do modelo híbrido fuzzy-genético de previsão denominado FuzzyFuture, baseado em sistemas de inferência fuzzy e algoritmos genéticos, em relação ao modelo de previsão proposto por [Santos doze] batizado de Ponderação Neural de Experts (NEW), na predição do volume de vendas de óleo diesel (DIESEL) e de gás liquefeito de petróleo (GLP) na região Sudeste do país. Os resultados obtidos neste trabalho demonstram a aplicabilidade da ferramenta FuzzyFuture em efetuar previsões em séries de derivados de petróleo.

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