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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELO VARIABLE STEP-SIZE EVOLVING PARTICIPATORY LEARNING WITH KERNEL RECURSIVE LEAST SQUARES APLICADO À PREVISÃO DE PREÇOS DO ÓLEO DIESEL NO BRASIL Autor: EDUARDO RAVAGLIA CAMPOS QUEIROZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
EDUARDO PESTANA DE AGUIAR - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 52507
Catalogação: 30/04/2021 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=52507@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52507@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.52507
Resumo:
Título: MODELO VARIABLE STEP-SIZE EVOLVING PARTICIPATORY LEARNING WITH KERNEL RECURSIVE LEAST SQUARES APLICADO À PREVISÃO DE PREÇOS DO ÓLEO DIESEL NO BRASIL Autor: EDUARDO RAVAGLIA CAMPOS QUEIROZ
EDUARDO PESTANA DE AGUIAR - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 52507
Catalogação: 30/04/2021 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=52507@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52507@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.52507
Resumo:
Um modelo de previsão é uma ferramenta indispensável nos negócios, ajudando na tomada de decisões, seja a curto, médio ou longo prazo. Neste contexto, a implementação de técnicas de aprendizagem de máquina em
modelos de previsão de séries temporais assume notória relevância, visto que o processamento da informação e a extração de conhecimento são cada vez mais exigidos de forma eficiente e dinâmica. Este trabalho desenvolve um modelo denominado Variable Step-Size evolving Participatory Learning with Kernel Recursive Least Squares, VS-ePL-KRLS, aplicado à previsão de preços do óleo diesel S500 e S10. O modelo apresentado demonstra uma melhor acurácia em comparação com os modelos análogos na literatura, sem perda de desempenho computacional para todas as séries temporais analisadas.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
