ANÁLISE COMPARATIVA DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS ATRAVÉS DE MODELOS ESTATÍSTICOS E REDE NEURAL ARTIFICIAL.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, Ana Paula de
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS (TEDE-PUC Goiás)
Texto Completo: http://localhost:8080/tede/handle/tede/2468
Resumo: O objetivo deste trabalho foi comparar os métodos de estatística e de inteligência artificial para o problema da previsão de séries temporais através de Holt-Winters, Box- Jenkins e a rede neural de Elman. Os modelos foram utilizados para previsão um passo a frente dos preços do etanol no estado de Goiás e comparados através medidas de erros específicas. Ao final, os resultados indicaram que todos os métodos se mostraram competitivos em termos de predição um passo à frente, destacando-se os modelos estatísticos como os mais adequados em termos de parcimônia entre desempenho e complexidade.
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