Previsão de séries temporais no varejo brasileiro: uma investigação comparativa da aplicação de redes neurais recorrentes de Elman

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Pasquotto, Jorge Luís Durgante
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-24022011-180352/
Resumo: Neste trabalho foi explorada a aplicação de redes neurais recorrentes simples, também conhecidas como Redes de Elman, na previsão de três séries temporais mensais do varejo de bens e serviços no Brasil. As variáveis destas séries estão relacionadas com a demanda de produtos farmacêuticos, adubos, e tráfego aéreo. As previsões com Redes de Elman foram comparadas com as realizadas por modelos lineares sazonais obtidos através da metodologia de Box-Jenkins.