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Título: APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ELIANA ZANDONADE

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 8641
Catalogação:  05/07/2006 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=8641@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641

Resumo:
Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção

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