Séries temporais: um estudo de previsão
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFGD |
Texto Completo: | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2896 |
Resumo: | Este trabalho apresenta um estudo de predição realizado com séries temporais. Uma série temporal é o conjunto de pontos experimentais (informações) observados ao longo do tempo. O estudo utiliza as metodologias ARIMA e Redes Neurais para realizar as previsões de dados, buscando identificar entre as metodologias estudadas aquela que pode ser considerada de maior eficácia na comparação dos resultados obtidos. Cada metodologia apresenta características próprias na busca pelo melhor resultado. Os modelos ARIMA são uma combinação de três componentes, que podem ser interpretados como ”filtros”, sendo estes parâmetros importantes para o modelo na previsão dos dados. As Redes Neurais baseiam-se na ideia de aprendizado, assim como no cérebro, as informações recebidas são processadas, treina-se a rede e espera a indicação do resultado conforme seu aprendizado. |
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Cada metodologia apresenta características próprias na busca pelo melhor resultado. Os modelos ARIMA são uma combinação de três componentes, que podem ser interpretados como ”filtros”, sendo estes parâmetros importantes para o modelo na previsão dos dados. As Redes Neurais baseiam-se na ideia de aprendizado, assim como no cérebro, as informações recebidas são processadas, treina-se a rede e espera a indicação do resultado conforme seu aprendizado.This work presents a prediction study of time series. A time series and a set of data points (information) observed over time. The study uses the ARIMA and Neural Networks and methodologies to make data predictions, seeking to identify among the studied methods the most effective based on the results obtained. Each methodology has its own characteristics in the search for the best result. ARIMA models are a combination of three components which can be interpreted as "filters", which are important parameters for the model in predicting the data. Neural Networks is based on the idea of learning, as well as in the brain, the information received is processed, used to train the network and a model is used that can he used to medict new dat.Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-04-22T13:06:11Z No. of bitstreams: 1 JoselmoLuzVerissimo.pdf: 2457899 bytes, checksum: 942a79615f37e32ff04e8ade94cba8fb (MD5)Made available in DSpace on 2020-04-22T13:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoselmoLuzVerissimo.pdf: 2457899 bytes, checksum: 942a79615f37e32ff04e8ade94cba8fb (MD5) Previous issue date: 2016-09-23porUniversidade Federal da Grande DouradosUFGDBrasilFaculdade de Ciências Exatas e TecnologiaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOSéries temporais (linguagem de programação)Rede neural (Ciência da computação)Time Series (Computer program language)Neural computersSéries temporais: um estudo de previsãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFGDinstname:Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)instacron:UFGDTEXTJoselmoLuzVerissimo.pdf.txtJoselmoLuzVerissimo.pdf.txtExtracted texttext/plain109990https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2896/3/JoselmoLuzVerissimo.pdf.txt9f55d58313ddbd4f549310d62583c7cbMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2896/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52ORIGINALJoselmoLuzVerissimo.pdfJoselmoLuzVerissimo.pdfapplication/pdf2457899https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2896/1/JoselmoLuzVerissimo.pdf942a79615f37e32ff04e8ade94cba8fbMD51prefix/28962023-09-14 02:17:46.935oai:https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufgd.edu.br/jspui:8080/oai/requestopendoar:21162023-09-14T06:17:46Repositório Institucional da UFGD - Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)false |
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