Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Almeida, João Paulo Mendes de
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| Orientador(a): |
Guimarães, Alaine Margarete
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| Banca de defesa: |
Campos Júnior, Arion de
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Pellini, Tiago
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual de Ponta Grossa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós Graduação Computação Aplicada
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| Departamento: |
Departamento de Informática
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/4094
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Resumo: |
Prever os preços agrícolas é crucial para a tomada de decisões e impacta a renda dos agricultores, os preços dos alimentos e a economia como um todo. O tomate é uma das principais olerícolas produzidas e comercializadas no Brasil, com um mercado dinâmico afetado por fatores como variações climáticas e sazonalidade. Este estudo tem como objetivo comparar o desempenho de diferentes métodos clássicos e baseados em aprendizado de máquina na previsão dos preços do tomate nos mercados atacadistas Ceagesp e Ceasa/PR. Os métodos de previsão ARIMA, SARIMA, ARIMAX, SVR, LSTM e CNN foram utilizados, e dados de séries temporais sobre os preços do tomate e outras variáveis correlacionadas foram coletados entre 2010 e 2021. O teste ADF foi utilizado para determinar a ordem de diferenciação necessária para tornar a série estacionária. A análise de componentes principais foi usada para reduzir a dimensionalidade dos dados, extraindo um número menor de componentes que representam a maior parte da variação observada nos dados. O teste de Ljung-Box foi aplicado para analisar os resíduos e verificar a adequação do modelo aos dados observados. O desempenho dos diferentes modelos foi analisado utilizando as métricas RMSE e MAPE. A análise da importância das variáveis é uma etapa importante nos modelos de aprendizado de máquina e foi aplicada para identificar as variáveis preditoras mais influentes sobre a variável de resposta. O teste estatístico não paramétrico de Wilcoxon foi usado para avaliar a diferença entre os modelos candidatos. Os resultados mostraram que algumas variáveis estavam altamente correlacionadas entre si. Este estudo concluiu que o modelo SVR teve uma precisão maior em comparação com outros modelos. A escolha do método mais adequado pode variar de acordo com o objetivo da previsão, o período, a disponibilidade e a qualidade dos dados, entre outros fatores. |
