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Título: POINT AND INTERVAL FORECASTING OF HIGH-FREQUENCY TIME SERIES WITH FUZZY LOGIC SYSTEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): BRUNO QUARESMA BASTOS

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 30504
Catalogação:  12/07/2017 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=30504@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30504@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30504

Resumo:
Time series forecasting is an important subject for many areas; it can serve as basis for planning and control, among others. The most common type of forecast is the point forecast. It is, nevertheless, risky to make decisions based on point forecasts, considering that real time series are composed by a random part that cannot be exactly defined by mathematical modeling. One way to by-pass this problem is by producing interval forecasts. These provide information about point forecasts reliability, what helps the planner make his decisions. Fuzzy logic models have been investigated in the forecasting literature due to their ability to model uncertainties. In spite of this, Mamdani fuzzy logic systems (MFLS) have been less investigated in this subject than other types of fuzzy modeling approaches. Furthermore, it is understood that the literature of interval forecasting with fuzzy models is very limited. In this context, this work proposes a method for creating interval prediction from point forecasts of a type-1 MFLS (T1 MFLS). The proposed method for interval forecast construction is based on the resampling of in-sample errors. The T1 MFLS model is constructed with a heuristic (that makes the partition of the universe of discourse of the model s variables) and with selection of the model s inputs. Point and interval forecasts are produced for hourly electricity load series. The literature of fuzzy models applied in forecasting is reviewed.

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