[en] A STUDY OF THE EFFECTS OF FORECASTING LINEAR TIME SERIES WITH NEURAL NETWORKS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2002
Autor(a) principal:	FRANCISCO CARLOS SANTANA DE AZEREDO PINTO
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Tese
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	MAXWELL
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	[pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELOS AUTO-REGRESSIVOS LINEARES [pt] REGULARIZACAO BAYESIANA [pt] SIMULACAO MONTE CARLO [pt] PREVISAO [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL [en] TIME SERIE [en] AUTOREGRESSIVE NONLINEAR MODEL [en] BAYESIAN REGULARIZATION [en] MONTE CARLO SIMULATION [en] FORECASTING [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Link de acesso:	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3166&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3166&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3166
Resumo:	[pt] Esta dissertação de mestrado analisa os efeitos de previsão de séries temporais com redes neurais em conjunto com a técnica de poda, denominada de Regularização Bayesiana. Utilizam-se diversas séries simuladas cujo processo gerador é de fato linear para comparar as previsões feitas por meio de modelos auto-regressivos lineares e redes neurais. Apresenta-se,ao final, uma comparação entre os modelos citados acima, segundo à eficiência preditiva de cada um.

Registros relacionados