Predição de séries temporais utilizando algoritmos genéticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Marques, Ivonei da Silva
Orientador(a): Barone, Dante Augusto Couto
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/71088
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre o paradigma de Algoritmos Genéticos aplicados a área de Predições de Séries Temporais. O resultado deste trabalho é apresentado na forma de comparação dos resultados obtidos entre o Modelo Clássico de Predição (UCM), Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o modelo de Algoritmos Genéticos desenvolvido neste trabalho. Este estudo foi realizado trabalhando-se basicamente com o Índice Mensal de Produção Industrial do Estado do Rio Grande do Sul fornecido pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Os resultados obtidos mostram que os Algoritmos Genéticos podem atingir níveis satisfatórios de precisão em relação aos valores preditos quando comparados com os valores reais. A validação é feita com predições de um passo à frente e de sete passos à frente. Estas predições são em relação aos sete meses iniciais do ano de 1993.