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



Título: REDES NEURAIS E REGRESSÃO DINÂMICA: UM MODELO HÍBRIDO PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DA DEMANDA DE GASOLINA AUTOMOTIVA NO BRASIL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALEXANDRE ZANINI

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 7457
Catalogação:  08/11/2005 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=7457@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7457@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7457

Resumo:
Nesta dissertação é desenvolvido um modelo para previsão de curto prazo da demanda mensal de gasolina automotiva no Brasil. A metodologia usada consiste em, a partir de uma análise exploratória dos dados, procurar construir um modelo usando uma estratégia bottom-up, ou seja, parte-se de um modelo simples e processa-se seu refinamento até encontrar um modelo apropriado que mais se adequa à realidade. Partiu-se então de um modelo autoprojetivo indo até uma formulação de Redes Neurais passando por um modelo de regressão dinâmica. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência de se conjugar modelos estatísticos clássicos (como Box & Jenkins e Regressão Dinâmica) com as chamadas Redes Neurais que, por sua vez, propiciaram resultados muito bons em relação à otimização das previsões. Isto é altamente desejável na modelagem de séries temporais e, em particular, neste trabalho, na previsão de curto prazo de gasolina automotiva.

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