[pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: ELIANA ZANDONADE
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] REDE NEURAL
[pt] PREVISAO
[pt] SERIE TEMPORAL
[en] NEURAL NETWORKS
[en] FORECASTING
[en] TIME SERIE
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641
Resumo: [pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção
id PUC_RIO-1_bc72a5b11342aa51d0146ac925b94f4e
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:8641
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str
spelling [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS [en] USING NEURAL NETWORK IN TIME SERIES FORECASTING [pt] REDE NEURAL[pt] PREVISAO[pt] SERIE TEMPORAL[en] NEURAL NETWORKS[en] FORECASTING[en] TIME SERIE[pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção [en] This work join the Times-Séries Forecasting to a new information processing metodoligy: NEURAL NETWORK. We will use the Back-Propagation model, that consist in an arquitecture of a feed-forward network with hidden layers. We will apply the Back-Propagation model in an analysis to four times series: a noisy series, a series with trend, a seasonal series and an electrical energy consuption series of Uruguaiana, RS. The results will be compare with the Box and jenkins´ ARIMA models and a model with intervention.MAXWELLREINALDO CASTRO SOUZAREINALDO CASTRO SOUZAREINALDO CASTRO SOUZAELIANA ZANDONADE2006-07-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641porreponame: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:8641Repositório 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 [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
[en] USING NEURAL NETWORK IN TIME SERIES FORECASTING
title [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
spellingShingle [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
ELIANA ZANDONADE
[pt] REDE NEURAL
[pt] PREVISAO
[pt] SERIE TEMPORAL
[en] NEURAL NETWORKS
[en] FORECASTING
[en] TIME SERIE
title_short [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_full [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_fullStr [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_full_unstemmed [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
title_sort [pt] APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE REDES NEURAIS EM PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
author ELIANA ZANDONADE
author_facet ELIANA ZANDONADE
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.author.fl_str_mv ELIANA ZANDONADE
dc.subject.por.fl_str_mv [pt] REDE NEURAL
[pt] PREVISAO
[pt] SERIE TEMPORAL
[en] NEURAL NETWORKS
[en] FORECASTING
[en] TIME SERIE
topic [pt] REDE NEURAL
[pt] PREVISAO
[pt] SERIE TEMPORAL
[en] NEURAL NETWORKS
[en] FORECASTING
[en] TIME SERIE
description [pt] Este trabalho associa previsão de Séries Temporais a uma nova metodologia de processamento de informação: REDE NEURAL. Usaremos o modelo de Retropropagação, que consiste em uma Rede Neural multicamada com as unidades conectadas apenas com a unidades conectadas apenas com as unidades da camada subseqüente e com a informação passando em uma única direção. Aplicaremos o modelo de retropropagação na análise de quatro séries temporais: uma série ruidosa. Uma série com tendência, uma série sazonal e uma série de Consumo de Energia Elétrica da cidade de Uruguaiana, RS. Os resultados obtidos serão comparados com os modelos ARIMA de Box e Jenkins e um modelo com intervenção
publishDate 2006
dc.date.none.fl_str_mv 2006-07-05
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=8641&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8641&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8641
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_ 1862548551279575040

Registros relacionados