Algoritmos para previsão de séries temporais usando raciocínio baseado em casos

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Guilherme Conceição Rocha
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Análise de séries temporais; Prognóstico; Raciocínio baseado em modelo; Técnicas de previsão; Computação
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1972

Este trabalho propõe uma metodologia para o prognóstico de sistemas baseada na técnica de Inteligência Computacional denominada Raciocínio Baseado em Casos. Realiza-se inicialmente uma revisão bibliográfica dos principais métodos utilizados para prognóstico de equipamentos e econômico. Em seguida, apresenta-se histórico de evolução das pesquisas em Raciocínio Baseado em Casos e propõe-se algoritmo genérico para prognóstico de sistemas baseado nessa técnica. O algoritmo proposto fundamenta-se na definição de uma função condição do sistema e na construção de uma série temporal capaz de representar sua evolução no tempo, composta por termos de tendência, elementos sazonais e variáveis binárias. A série temporal é dividida em diferentes cenários candidatos de acordo com a modificação de variáveis exógenas que representam condições ambientais externas ao sistema. Os cenários candidatos são avaliados mediante teste de hipóteses, persistindo como cenários válidos apenas aqueles correspondentes a modificações das variáveis exógenas que alteraram significativamente a série temporal de evolução do fenômeno. Associa-se um modelo de progressão específico para cada cenário válido. O modelo utilizado para fins de prognóstico é determinado pela combinação de modelo de progressão do cenário mais atual com o modelo associado ao cenário passado mais similar ao atual. O método proposto foi testado no prognóstico de sistemas de diferentes naturezas, mostrando-se suficientemente genérico, abrangente e fácil de ser aplicado.