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Título: MODELO VARIABLE STEP-SIZE EVOLVING PARTICIPATORY LEARNING WITH KERNEL RECURSIVE LEAST SQUARES APLICADO À PREVISÃO DE PREÇOS DO ÓLEO DIESEL NO BRASIL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDUARDO RAVAGLIA CAMPOS QUEIROZ

Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
EDUARDO PESTANA DE AGUIAR - Coorientador
Número do Conteúdo: 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.

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