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Título: O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAIS
Autor: MAYTE SUAREZ FARINAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CARLOS EDUARDO PEDREIRA - ORIENTADOR
REINALDO CASTRO SOUZA - ORIENTADOR

Nº do Conteudo: 3694
Catalogação:  02/07/2003 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=3694@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3694

Resumo:
Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares.

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