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Título: EXPLORANDO NOVOS MÉTODOS PARA REALIZAR BAGGING COM AMORTECIMENTO EXPONENCIAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DAVID SOUZA PINTO

Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
TIAGO MENDES DANTAS - Coorientador
Número do Conteúdo: 50658
Catalogação:  07/12/2020 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=50658@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50658@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50658

Resumo:
Métodos de amortecimento exponencial são formulações versáteis para a previsão de séries temporais univariadas, desenvolvidas na década de 1960. Modelos mais recentes têm feito uso do bagging para melhorar a qualidade das previsões. Um destes, o BaggedETS, desenvolvido em 2016, trouxe melhorias na qualidade de previsão e está disponível na biblioteca forecast para R. Uma proposta posterior, BaggedClusterETS, adicionou uma etapa de clustering e validação para tratar o efeito da covariância associada ao uso do bagging, resultando em ganhos adicionais de performance. Este trabalho explora três extensões dos métodos supracitados e seus efeitos: o primeiro estuda os efeitos do maximum entropy bootstrap na realização do BaggedETS. O segundo explora diferentes medidas de dissimilaridade para construir os clusters do BaggedClusterETS. O terceiro emprega uma versão simplificada do BaggedClusterETS, removendo as etapas de validação e seleção, empregando apenas os medóides para realizar o bagging. Para testar estas propostas, 21 séries temporais da aviação civil e demanda energética foram empregadas.

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