Previsões para a série de tempo Canadian Lynx usando método que combina redes neurais artificiais, encolhimento e decomposição wavelet

• Autor(a) principal: Teixeira, Levi Lopes
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Siqueira, Paulo Henrique, Teixeira Jr, Luiz Albino, Rodrigues, Samuel Bellido, Lindbeck da Silva, Arinei Carlos
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: GEPROS. Gestão da Produção. Operações e Sistemas
• Texto Completo: https://revista.feb.unesp.br/gepros/article/view/1249

A previsão de séries temporais é largamente utilizada nas diversas áreas do conhecimento humano, principalmente no planejamento e direcionamento estratégico das empresas. O sucesso desta tarefa depende das técnicas de previsões aplicadas. Neste artigo, é proposta uma metodologia híbrida para se projetar séries temporais. Para a validação da metodologia foi escolhida uma série de tempo já modelada por outros autores, possibilitando a comparação dos resultados. A metodologia proposta integra as seguintes técnicas: encolhimento wavelet, decomposição wavelet de nível r e redes neurais artificiais (RNAs). Primeiramente, uma série temporal a ser prevista é submetida ao método de filtragem wavelet proposto, o qual a decompõe em componentes de tendência e de resíduo linear. Em seguida, ambas são decompostas via decomposição de nível r, gerando, para cada uma, r+1 componentes wavelet (CWs); e, em seguida, cada CW é individualmente modelada por uma RNA. Finalmente, as previsões para todas as CWs são linearmente combinadas, produzindo as previsões para a série temporal supracitada. Para avaliá-lo, a série temporal de Canadian Lynx foi usada e todos os resultados alcançados pelo método proposto foram melhores do que outros existentes na literatura.