[pt] O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAIS

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: MAYTE SUAREZ FARINAS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] REDE NEURAL; [pt] MISTURA DE ESPECIALISTAS; [pt] ESTIMACAO DE PARAMETROS; [pt] IDENTIFICABILIDADE; [pt] MODELOS NAO-LINEARES; [pt] REDES NEURAIS GLOBAIS LOCAIS; [en] NEURAL NETWORKS; [en] MIXTURE OF EXPERTS; [en] PARAMETER ESTIMATION; [en] MODEL IDENTIFIABILITY; [en] NONLINEAR MODELS; [en] LOCAL GLOBAL NEURAL NETWORKS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3694

[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares.