MECTIP: um método computacional para análise de séries temporais utilizando suavização exponencial NARMAX e redes neurais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Luciano Heitor Gallegos Marin
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: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Métodos computacionais
Sistemas dinâmicos
Análise estatística
Redes neurais
Algoritmos
Inteligência artificial
Computação
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=860
Resumo: Este trabalho propõe um método computacional para tratamento, identificação e previsão de sistemas dinâmicos naturais, permitindo o tratamento de dados ruidosos, efetuando a identificação de sistemas dinâmicos desconhecidos analiticamente e gerando simulações e previsões. Para este método computacional são utilizados técnicas estatísticas de suavização exponencial para o tratamento de dados, técnica estatística auto-regressiva e de médias móveis não-linear com entrada de dados exterior Nonlinear Auto Regressive Moving Average with eXogenous inputs - NARMAX integrado a redes neurais artificiais do tipo feedforward para identificação e previsão, permitindo que estes procedimentos sejam efetuados de forma automática, isentando especialistas e demais interessados do tratamento manual de dados e da escolha de modelos analíticos específicos para a este tipo de trabalho. Foi implementado um protótipo para o método computacional proposto e aplicado a um estudo de caso envolvendo bacias hidrográficas em dois cenários reais e complexos no território brasileiro.
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