Séries temporais: um estudo de previsão

• Autor(a) principal: Veríssimo, Joselmo da Luz
• 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
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO; Séries temporais (linguagem de programação); Rede neural (Ciência da computação); Time Series (Computer program language); Neural computers

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.