APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ELIANA ZANDONADE
Data de Publicação: 1993
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@2
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
id PUC_RIO-1_bc72a5b11342aa51d0146ac925b94f4e
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:8641
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str 534
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAPLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS USING NEURAL NETWORK IN TIME SERIES FORECASTING 1993-05-07REINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brREINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brCRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDESREINALDO CASTRO SOUZAREINALDO CASTRO SOUZAGUTEMBERG HESPANHA BRASILMARIA EMILIA CAMARGOELIANA ZANDONADEPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA ELÉTRICAPUC-RioBREste 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 This work join the Times-Séries Forecasting to a new information processing metodoligy: NEURAL NETWORK. We will use the Back-Propagation model, that consist in an arquitecture of a feed-forward network with hidden layers. We will apply the Back-Propagation model in an analysis to four times series: a noisy series, a series with trend, a seasonal series and an electrical energy consuption series of Uruguaiana, RS. The results will be compare with the Box and jenkins´ ARIMA models and a model with intervention.COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T12:47:57Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:8641Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342017-09-14T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
dc.title.pt.fl_str_mv APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
dc.title.alternative.en.fl_str_mv USING NEURAL NETWORK IN TIME SERIES FORECASTING
title APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
spellingShingle APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
ELIANA ZANDONADE
title_short APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_full APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_fullStr APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_full_unstemmed APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_sort APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
dc.creator.ID.none.fl_str_mv
dc.creator.Lattes.none.fl_str_mv
author ELIANA ZANDONADE
author_facet ELIANA ZANDONADE
author_role author
dc.contributor.advisor2ID.none.fl_str_mv 09951768687
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 09951768687
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br
dc.contributor.advisor2.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.advisor2Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br
dc.contributor.referee1.fl_str_mv CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
dc.contributor.referee2.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.referee3.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.referee4.fl_str_mv GUTEMBERG HESPANHA BRASIL
dc.contributor.referee5.fl_str_mv MARIA EMILIA CAMARGO
dc.contributor.author.fl_str_mv ELIANA ZANDONADE
contributor_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
GUTEMBERG HESPANHA BRASIL
MARIA EMILIA CAMARGO
description 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
publishDate 1993
dc.date.issued.fl_str_mv 1993-05-07
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@2
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641@2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.publisher.program.fl_str_mv PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
dc.publisher.initials.fl_str_mv PUC-Rio
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron_str PUC_RIO
institution PUC_RIO
reponame_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
collection Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1748324888581505024