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Título: MODELAGEM HÍBRIDA WAVELET INTEGRADA COM BOOTSTRAP NA PROJEÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RICARDO VELA DE BRITTO PEREIRA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 26070
Catalogação:  31/03/2016 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=26070@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26070@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26070

Resumo:
Na previsão de séries temporais, alguns autores supõem que um método de previsão individual (por exemplo, um modelo ARIMA) produz resíduos (ou erros de previsão) semelhantes a um processo de ruído branco (imprevisível). No entanto, principalmente devido às estruturas de autodependência não mapeadas por um método preditivo individual, tal suposição pode ser facilmente violada na prática. Esta tese propõe um Previsor Híbrido Wavelet (PHW) que integra as seguintes técnicas: decomposição wavelet; modelos ARIMA; redes neurais artificiais (RNAs); combinação de previsões; programação matemática não linear e amostrador Bootstrap. Em termos gerais, o PHW proposto aqui é capaz de capturar, ao mesmo tempo, estruturas com autodependência linear por meio de uma combinação linear wavelet (CLW) de modelos ARIMA, (cujo ajuste numérico ótimo ocorre por programação matemática não linear) e não linear (usando uma RNA wavelet automática) exibidas pela série de tempo a ser predita. Diferentemente de outras abordagens híbridas existentes na literatura, as previsões híbridas produzidas pela PHW proposto levam em conta implicitamente, através da abordagem de decomposição wavelet, as informações oriundas da frequência espectral presentes na série temporal subjacente. Os resultados estatísticos mostram que a metodologia híbrida supracitada alcançou ganhos de precisão relevantes no processo preditivo de quatro séries de tempo diferentes bem conhecidas, quando se compara com outras meteorologistas competitivas.

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