[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES
| Main Author: | |
|---|---|
| Publication Date: | 2009 |
| Format: | Doctoral thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Download full: | 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 |
Summary: | [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. |
| id |
PUC_RIO-1_d306e1e4e0819322ec9ae4f8cf8df6d6 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:MAXWELL.puc-rio.br:14540 |
| network_acronym_str |
PUC_RIO-1 |
| network_name_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| repository_id_str |
534 |
| spelling |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES [pt] MODELO HÍBRIDO LINEAR-NEURAL PARA ANÁLISE E PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS [pt] SERIE TEMPORAL[pt] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL[en] TIME SERIE[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.[en] This thesis presents a non linear autoregressive model with exogeneous variables (ARX), for time series analysis and forecasting. The coefficients of the model are given by the output of a feed-forward neural network. The results are compared with both linear and non linear models.MAXWELLALVARO DE LIMA VEIGA FILHOMARCELO CUNHA MEDEIROS2009-11-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14540&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14540porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-09-14T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:14540Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342017-09-14T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES [pt] MODELO HÍBRIDO LINEAR-NEURAL PARA ANÁLISE E PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS |
| title |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| spellingShingle |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES MARCELO CUNHA MEDEIROS [pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL [en] TIME SERIE |
| title_short |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| title_full |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| title_fullStr |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| title_full_unstemmed |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| title_sort |
[en] A LINEAR-NEURAL HYBRID MODEL FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME-SERIES |
| author |
MARCELO CUNHA MEDEIROS |
| author_facet |
MARCELO CUNHA MEDEIROS |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
MARCELO CUNHA MEDEIROS |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
[pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL [en] TIME SERIE |
| topic |
[pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELO HIBRIDO LINEAR NEURAL [en] TIME SERIE |
| description |
[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. |
| publishDate |
2009 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2009-11-03 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| format |
doctoralThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
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 |
| url |
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 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
MAXWELL |
| publisher.none.fl_str_mv |
MAXWELL |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) instacron:PUC_RIO |
| instname_str |
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| instacron_str |
PUC_RIO |
| institution |
PUC_RIO |
| reponame_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| collection |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1849967240438349824 |