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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: UM ESTUDO DOS EFEITOS DA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS LINEARES COM REDES NEURAIS Autor: FRANCISCO CARLOS SANTANA DE AZEREDO PINTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ORIENTADOR
MARCELO CUNHA MEDEIROS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 3166
Catalogação: 27/11/2002 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=3166&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3166&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3166
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: UM ESTUDO DOS EFEITOS DA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS LINEARES COM REDES NEURAIS Autor: FRANCISCO CARLOS SANTANA DE AZEREDO PINTO
MARCELO CUNHA MEDEIROS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 3166
Catalogação: 27/11/2002 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=3166&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3166&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3166
Resumo:
Esta dissertação de mestrado analisa os efeitos de
previsão
de séries temporais com redes neurais em conjunto com a
técnica de poda, denominada de Regularização Bayesiana.
Utilizam-se diversas séries simuladas cujo processo
gerador
é de fato linear para comparar as previsões feitas por
meio
de modelos auto-regressivos lineares e redes neurais.
Apresenta-se,ao final, uma comparação entre os modelos
citados acima, segundo à eficiência preditiva de
cada um.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |