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Título: MODELO HÍBRIDO ESN-GA-SRG: UMA ABORDAGEM DE OTIMIZAÇÃO E SELEÇÃO DE TOPOLOGIAS EM ECHO STATE NETWORKS PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Autor: CESAR HERNANDO VALENCIA NINO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 61706
Catalogação:  05/01/2023 Liberação: 05/01/2023 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=61706@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61706@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61706

Resumo:
A utilização de modelos de inteligência computacional para tarefas de previsão Multi-Step de séries temporais tem apresentado resultados que permitem considerar estes modelos como alternativas viáveis para este tipo de problema. Baseados nos requerimentos computacionais e a melhora de desempenho, recentemente novas áreas de pesquisa têm sido apresentadas na comunidade científica. Este é o caso do Reservoir Computing, que apresenta novos campos de estudo para redes neurais do tipo recorrentes, as quais, no passado, não foram muito utilizados devido à complexidade de treinamento e ao alto custo computacional. Nesta nova área são apresentados modelos como Liquid State Machine e Echo State Networks, que proporcionam um novo entendimento no conceito de processamento dinâmico para redes recorrentes e propõem métodos de treinamento com baixo custo computacional. Neste trabalho determinou-se como foco de pesquisa a otimização de parâmetros globais para o projeto das Echo State Networks. Embora as Echo State Networks sejam objeto de estudo de pesquisadores reconhecidos, ainda apresentam comportamentos desconhecidos, em parte pela sua natureza dinâmica, mas também, pela falta de estudos que aprofundem o entendimento no comportamento dos estados gerados. Utilizando como fundamento o modelo Separation Ratio Graph para análise do desempenho, é proposto um novo modelo, denominado ESN-GA-SRG, que usa como base redes ESN com otimização de parâmetros globais utilizando GA e seleção de topologias para Reservoir por meio de análise de estados empregando SRG. O desempenho deste novo modelo é avaliado na previsão das 11 séries que compõem a versão reduzida do NN3 Forecasting Competition e em 36 séries da competição M3, selecionadas segundo características de periodicidade na amostragem, assimetria, sazonalidade e estacionaridade. O desempenho do modelo ESN-GA-SRG na previsão dessas séries temporais foi superior na maioria dos casos, com significância estatística, quando comparado com outros modelos da literatura.

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