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. |