O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAIS

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: MAYTE SUAREZ FARINAS
• Orientador(a): CARLOS EDUARDO PEDREIRA , REINALDO CASTRO SOUZA
• Banca de defesa: CARLOS EDUARDO PEDREIRA, CARLOS KUBRUSLY, MARCELO CUNHA MEDEIROS, REINALDO CASTRO SOUZA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
• Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• País: BR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694@2

Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares.