$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC | MARC |



Título: MODELOS ESTATÍSTICOS COM PARÂMETROS VARIANDO SEGUNDO UM MECANISMO ADAPTATIVO
Autor: HENRIQUE HELFER HOELTGEBAUM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ORIENTADOR
NIALL ADAMS - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 45801
Catalogação:  23/10/2019 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=45801@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45801@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45801

Resumo:
Esta tese é composta de três artigos em que a ligação entre eles são modelos estatísticos com parametros variantes no tempo. Todos os artigos adotam um arcabouço que utiliza um mecanismo guiado pelos dados para a atualização dos parâmetros dos modelos. O primeiro explora a aplicação de uma nova classe de modelos de séries temporais não Gaussianas denominada modelos Generalized Autegressive Scores (GAS). Nessa classe de modelos, os parâmetros são atualizados utilizando o score da densidade preditiva. Motivamos o uso de modelos GAS simulando cenários conjuntos de fator de capacidade eólico. Nos últimos dois artigos, o gradiente descentente estocástico (SGD) é adotado para atualizar os parâmetros que variam no tempo. Tal metodologia utiliza a derivada de uma função custo especificada pelo usuário para guiar a otimização. A estrutura desenvolvida foi projetada para ser aplicada em um contexto de fluxo de dados contínuo, portanto, técnicas de filtragem adaptativa são exploradas para levar em consideração o concept-drift. Exploramos esse arcabouço com aplicações em segurança cibernética e infra-estrutura instrumentada.

Descrição Arquivo
NA ÍNTEGRA  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui