Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
Texto Completo: | http://tede.unioeste.br/handle/tede/4116 |
Resumo: | The development of forecasting methods fundamentally aims to reduce the uncertainty inherent in predicting non-deterministic future events. It is necessary because the information about the future behavior of variables allows a better planning of situations to come, independent of what they are. For that, using the idea that real world time series are neither pure linear nor non-linear but instead a combination of those, a new hybrid automatic method called "SSA-ARIMA-Neural" is proposed. This method consists in decomposing the original time series by means of Singular Spectrum Analysis and forecasting each component not classified as noise independently. The trend component, which is understood as more purely linear, is modeled by the Box-Jenkins methodology and the oscillatory components, in turn, having non-linear behavior, are approximated by Artificial Neural Networks. In the end, all independent forecasts are summed, generating the final prediction. Aiming at validate this method, a computational experiment was performed using a data set obtained from instrumentation of a large concrete gravitational dam, where the resulting forecasts where compared with the ones generated using consecrated methods from the literature. Those comparisons showed a relevant improvement. |
id |
UNIOESTE-1_3823d313efdc0cd39054c1fbddc1da2e |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:tede.unioeste.br:tede/4116 |
network_acronym_str |
UNIOESTE-1 |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
repository_id_str |
|
spelling |
Franco, Edgar Manuel Carreñohttp://lattes.cnpq.br/4430719667450640Teixeira Junior, Luiz Albinohttp://lattes.cnpq.br/8304059151201537Lee, Huei Dianahttp://lattes.cnpq.br/2999453247853080Royer, Julio Cesarhttp://lattes.cnpq.br/1273384960011247http://lattes.cnpq.br/4437877339816132Gaio, Gionei2019-02-27T15:29:26Z2018-09-03GAIO, Gionei. Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas. 2018. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Foz do Iguaçu, 2018.http://tede.unioeste.br/handle/tede/4116The development of forecasting methods fundamentally aims to reduce the uncertainty inherent in predicting non-deterministic future events. It is necessary because the information about the future behavior of variables allows a better planning of situations to come, independent of what they are. For that, using the idea that real world time series are neither pure linear nor non-linear but instead a combination of those, a new hybrid automatic method called "SSA-ARIMA-Neural" is proposed. This method consists in decomposing the original time series by means of Singular Spectrum Analysis and forecasting each component not classified as noise independently. The trend component, which is understood as more purely linear, is modeled by the Box-Jenkins methodology and the oscillatory components, in turn, having non-linear behavior, are approximated by Artificial Neural Networks. In the end, all independent forecasts are summed, generating the final prediction. Aiming at validate this method, a computational experiment was performed using a data set obtained from instrumentation of a large concrete gravitational dam, where the resulting forecasts where compared with the ones generated using consecrated methods from the literature. Those comparisons showed a relevant improvement.O desenvolvimento de metodologias para modelagem e previsão de séries temporais tem como objetivo fundamental diminuir as incertezas inerentes à maioria dos eventos (que não sejam determinísticos) futuros. A informação sobre o comportamento futuro de determinadas variáveis possibilita um melhor planejamento para as situações que hão de vir, independentemente de quais sejam. Para tal, aproveitando-se da ideia de que a maioria das séries temporais reais não possuem estruturas de interdependência puramente lineares ou não lineares, mas sim combinações delas, propõem-se uma nova metodologia híbrida automática designada SSA-ARIMA-neural. Essa metodologia consiste em decompor a série original por meio de Singular Spectrum Analysis e, após isso, fazer o forecast separadamente para cada uma das componentes geradas que não tenham sido classificadas como ruído. A componente de tendência, por ser entendida como mais puramente linear, é modelada por meio da metodologia Box-Jenkins e, as componentes oscilatórias, por sua vez, tendo características de não linearidade, são aproximadas por Redes Neurais Artificiais. Ao final, então, todos os forecasts independentes são somados gerando a predição final. Em busca de validar tal metodologia, foi realizado experimento computacional com um conjunto de dados advindo da instrumentação de uma barragem de concreto de grande porte de gravidade aliviada, onde os forecasts provenientes deste método foram comparados com os provenientes dos métodos consagrados na literatura. Os resultados mostraram uma melhoria relevante.Submitted by Wagner Junior (wagner.junior@unioeste.br) on 2019-02-27T15:29:26Z No. of bitstreams: 2 Gionei_Gaio_2018.pdf: 5817631 bytes, checksum: 413ed414baba9c0978a2487684166982 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2019-02-27T15:29:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Gionei_Gaio_2018.pdf: 5817631 bytes, checksum: 413ed414baba9c0978a2487684166982 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-09-03application/pdfpor8774263440366006536500Universidade Estadual do Oeste do ParanáFoz do IguaçuPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e ComputaçãoUNIOESTEBrasilCentro de Engenharias e Ciências Exatashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessForecastingModelos híbridosDecomposição SSARedes neurais artificiaisARIMAForecastingHybrid modelsSSA decompositionArtificial neural networksARIMACIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOMétodo automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticasSSA-ARIMA-NEURAL hybrid automatic method for multi-step forecast of stochastic time seriesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-1040084669565072649600600600-77344021240821469228770386617567581936reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTEinstname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)instacron:UNIOESTEORIGINALGionei_Gaio_2018.pdfGionei_Gaio_2018.pdfapplication/pdf5817631http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/5/Gionei_Gaio_2018.pdf413ed414baba9c0978a2487684166982MD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51tede/41162019-02-27 12:29:26.326oai:tede.unioeste.br:tede/4116Tk9UQTogQ09MT1FVRSBBUVVJIEEgU1VBIFBSw5NQUklBIExJQ0VOw4dBCkVzdGEgbGljZW7Dp2EgZGUgZXhlbXBsbyDDqSBmb3JuZWNpZGEgYXBlbmFzIHBhcmEgZmlucyBpbmZvcm1hdGl2b3MuCgpMSUNFTsOHQSBERSBESVNUUklCVUnDh8ODTyBOw4NPLUVYQ0xVU0lWQQoKQ29tIGEgYXByZXNlbnRhw6fDo28gZGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIHZvY8OqIChvIGF1dG9yIChlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgClhYWCAoU2lnbGEgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlKSBvIGRpcmVpdG8gbsOjby1leGNsdXNpdm8gZGUgcmVwcm9kdXppciwgIHRyYWR1emlyIChjb25mb3JtZSBkZWZpbmlkbyBhYmFpeG8pLCBlL291IApkaXN0cmlidWlyIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyAoaW5jbHVpbmRvIG8gcmVzdW1vKSBwb3IgdG9kbyBvIG11bmRvIG5vIGZvcm1hdG8gaW1wcmVzc28gZSBlbGV0csO0bmljbyBlIAplbSBxdWFscXVlciBtZWlvLCBpbmNsdWluZG8gb3MgZm9ybWF0b3Mgw6F1ZGlvIG91IHbDrWRlby4KClZvY8OqIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBhIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSBwb2RlLCBzZW0gYWx0ZXJhciBvIGNvbnRlw7pkbywgdHJhbnNwb3IgYSBzdWEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIApwYXJhIHF1YWxxdWVyIG1laW8gb3UgZm9ybWF0byBwYXJhIGZpbnMgZGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIHRhbWLDqW0gY29uY29yZGEgcXVlIGEgU2lnbGEgZGUgVW5pdmVyc2lkYWRlIHBvZGUgbWFudGVyIG1haXMgZGUgdW1hIGPDs3BpYSBhIHN1YSB0ZXNlIG91IApkaXNzZXJ0YcOnw6NvIHBhcmEgZmlucyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBiYWNrLXVwIGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIGRlY2xhcmEgcXVlIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyDDqSBvcmlnaW5hbCBlIHF1ZSB2b2PDqiB0ZW0gbyBwb2RlciBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyAKbmVzdGEgbGljZW7Dp2EuIFZvY8OqIHRhbWLDqW0gZGVjbGFyYSBxdWUgbyBkZXDDs3NpdG8gZGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBuw6NvLCBxdWUgc2VqYSBkZSBzZXUgCmNvbmhlY2ltZW50bywgaW5mcmluZ2UgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgZGUgbmluZ3XDqW0uCgpDYXNvIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBjb250ZW5oYSBtYXRlcmlhbCBxdWUgdm9jw6ogbsOjbyBwb3NzdWkgYSB0aXR1bGFyaWRhZGUgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCB2b2PDqiAKZGVjbGFyYSBxdWUgb2J0ZXZlIGEgcGVybWlzc8OjbyBpcnJlc3RyaXRhIGRvIGRldGVudG9yIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBwYXJhIGNvbmNlZGVyIMOgIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSAKb3MgZGlyZWl0b3MgYXByZXNlbnRhZG9zIG5lc3RhIGxpY2Vuw6dhLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3TDoSBjbGFyYW1lbnRlIAppZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbyBubyB0ZXh0byBvdSBubyBjb250ZcO6ZG8gZGEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIG9yYSBkZXBvc2l0YWRhLgoKQ0FTTyBBIFRFU0UgT1UgRElTU0VSVEHDh8ODTyBPUkEgREVQT1NJVEFEQSBURU5IQSBTSURPIFJFU1VMVEFETyBERSBVTSBQQVRST0PDjU5JTyBPVSAKQVBPSU8gREUgVU1BIEFHw4pOQ0lBIERFIEZPTUVOVE8gT1UgT1VUUk8gT1JHQU5JU01PIFFVRSBOw4NPIFNFSkEgQSBTSUdMQSBERSAKVU5JVkVSU0lEQURFLCBWT0PDiiBERUNMQVJBIFFVRSBSRVNQRUlUT1UgVE9ET1MgRSBRVUFJU1FVRVIgRElSRUlUT1MgREUgUkVWSVPDg08gQ09NTyAKVEFNQsOJTSBBUyBERU1BSVMgT0JSSUdBw4fDlUVTIEVYSUdJREFTIFBPUiBDT05UUkFUTyBPVSBBQ09SRE8uCgpBIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSBzZSBjb21wcm9tZXRlIGEgaWRlbnRpZmljYXIgY2xhcmFtZW50ZSBvIHNldSBub21lIChzKSBvdSBvKHMpIG5vbWUocykgZG8ocykgCmRldGVudG9yKGVzKSBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgZGEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvLCBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIGFsw6ltIGRhcXVlbGFzIApjb25jZWRpZGFzIHBvciBlc3RhIGxpY2Vuw6dhLgo=Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.unioeste.br/PUBhttp://tede.unioeste.br/oai/requestbiblioteca.repositorio@unioeste.bropendoar:2019-02-27T15:29:26Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
SSA-ARIMA-NEURAL hybrid automatic method for multi-step forecast of stochastic time series |
title |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
spellingShingle |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas Gaio, Gionei Forecasting Modelos híbridos Decomposição SSA Redes neurais artificiais ARIMA Forecasting Hybrid models SSA decomposition Artificial neural networks ARIMA CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
title_short |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
title_full |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
title_fullStr |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
title_full_unstemmed |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
title_sort |
Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas |
author |
Gaio, Gionei |
author_facet |
Gaio, Gionei |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Franco, Edgar Manuel Carreño |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4430719667450640 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Teixeira Junior, Luiz Albino |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/8304059151201537 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Lee, Huei Diana |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2999453247853080 |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Royer, Julio Cesar |
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1273384960011247 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4437877339816132 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Gaio, Gionei |
contributor_str_mv |
Franco, Edgar Manuel Carreño Teixeira Junior, Luiz Albino Lee, Huei Diana Royer, Julio Cesar |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Forecasting Modelos híbridos Decomposição SSA Redes neurais artificiais ARIMA |
topic |
Forecasting Modelos híbridos Decomposição SSA Redes neurais artificiais ARIMA Forecasting Hybrid models SSA decomposition Artificial neural networks ARIMA CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Forecasting Hybrid models SSA decomposition Artificial neural networks ARIMA |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
description |
The development of forecasting methods fundamentally aims to reduce the uncertainty inherent in predicting non-deterministic future events. It is necessary because the information about the future behavior of variables allows a better planning of situations to come, independent of what they are. For that, using the idea that real world time series are neither pure linear nor non-linear but instead a combination of those, a new hybrid automatic method called "SSA-ARIMA-Neural" is proposed. This method consists in decomposing the original time series by means of Singular Spectrum Analysis and forecasting each component not classified as noise independently. The trend component, which is understood as more purely linear, is modeled by the Box-Jenkins methodology and the oscillatory components, in turn, having non-linear behavior, are approximated by Artificial Neural Networks. In the end, all independent forecasts are summed, generating the final prediction. Aiming at validate this method, a computational experiment was performed using a data set obtained from instrumentation of a large concrete gravitational dam, where the resulting forecasts where compared with the ones generated using consecrated methods from the literature. Those comparisons showed a relevant improvement. |
publishDate |
2018 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018-09-03 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-02-27T15:29:26Z |
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.citation.fl_str_mv |
GAIO, Gionei. Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas. 2018. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Foz do Iguaçu, 2018. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://tede.unioeste.br/handle/tede/4116 |
identifier_str_mv |
GAIO, Gionei. Método automático híbrido SSA-ARIMA-NEURAL para previsão multi-step de séries temporais estocásticas. 2018. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Foz do Iguaçu, 2018. |
url |
http://tede.unioeste.br/handle/tede/4116 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.program.fl_str_mv |
-1040084669565072649 |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 600 600 |
dc.relation.department.fl_str_mv |
-7734402124082146922 |
dc.relation.cnpq.fl_str_mv |
8770386617567581936 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual do Oeste do Paraná Foz do Iguaçu |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UNIOESTE |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Centro de Engenharias e Ciências Exatas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual do Oeste do Paraná Foz do Iguaçu |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) instacron:UNIOESTE |
instname_str |
Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) |
instacron_str |
UNIOESTE |
institution |
UNIOESTE |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/5/Gionei_Gaio_2018.pdf http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/2/license_url http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/3/license_text http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/4/license_rdf http://tede.unioeste.br:8080/tede/bitstream/tede/4116/1/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
413ed414baba9c0978a2487684166982 4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e bd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) |
repository.mail.fl_str_mv |
biblioteca.repositorio@unioeste.br |
_version_ |
1801124557068697600 |