[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2009
Autor(a) principal:	MARCELO CUNHA MEDEIROS
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] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL [en] TIME SERIE
Link de acesso:	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14540
Resumo:	[pt] Esta dissertação apresenta um modelo não linear auto-regressivo com variáveis exógenas (ARX), para análise e previsão de séries temporais. Os coeficientes do modelo são estimados pela saída de uma rede neural feed-forward, treinada por um algoritmo híbrido de otimização. Os resultados obtidos são comparados tanto com modelos lineares, quanto com não lineares.

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