Uma abordagem modular com máquinas de Boltzmann restrita para predição de séries temporais
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Krohling, Renato AntônioHrasko, RafaelSantos, Celso Alberto SaibelPapa, João Paulo2016-08-29T15:33:24Z2016-07-112016-08-29T15:33:24Z2016-02-25abstractPredição de séries temporais ocorrem em várias áreas: economia, climatologia, engenharia e muitas outras. Abordagens baseadas em redes neurais artificiais tem sido utilizadas com resultados promissores devido a capacidade de aprender mapeamentos não lineares. No entanto, redes neurais convencionais usando o algoritmo backpropagation também podem cair em mínimos locais durante a fase de treinamento. Nos últimos anos, uma abordagem alternativa conhecida como redes neurais profundas, que consiste em máquinas de Boltzmann restrita, apresentam a vantagem de serem treinadas em sequencia uma após a outra para problemas que requerem múltiplas camadas. Este trabalho apresenta uma abordagem usando redes modulares, onde os módulos consistem em híbridos de máquinas de Boltzmann restrita com redes neurais convencionais. A abordagem tem seus parâmetros otimizados pelo algoritmo enxame de partículas, e agrega os módulos com a integral de Choquet. Estudos de simulação foram conduzidos para avaliar a abordagem em vários problemas de predição e os resultados são comparados com os fornecidos por uma rede modular convencional.TextHRASKO, Rafael. Uma abordagem modular com máquinas de Boltzmann restrita para predição de séries temporais. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2016.http://repositorio.ufes.br/handle/10/4300porUniversidade Federal do Espírito SantoMestrado em InformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFESBRCentro TecnológicoAnálise de séries temporaisRedes neurais (Computação)Ciência da Computação004Uma abordagem modular com máquinas de Boltzmann restrita para predição de séries temporaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALATA DA DEFESA DO ALUNO RAFAEL20160503-91238.pdfapplication/pdf627703http://repositorio.ufes.br/bitstreams/02a3e5eb-b5a9-4c9b-a141-1a995e8708a6/download9b686c011d00d9e58dfdb0b7124d6013MD5110/43002024-06-28 16:10:48.621oai:repositorio.ufes.br:10/4300http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-06-28T16:10:48Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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