Previsão de preços de minério de ferro utilizando modelos de inteligência computacional.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Tonidandel Júnior, Hamilton
Orientador(a): Guimarães, Frederico Gadelha
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise de séries temporais - séries temporais nebulosas
Minérios de ferro - economia do mercado - previsão
Minérios de ferro
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15338
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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O presente trabalho propõe, neste contexto, um estudo comparativo entre modelos preditivos construídos por meio técnicas de inteligência computacional, e avalia a acuracidade dos modelos nebulosos PWFTS (Probabilistic Weighted Fuzzy Time Series) e FDT-FTS (Fuzzy Decision Trees) em relação aos modelos preditivos ARIMA, Multilayer Perceptron (MLP) e Xgboost. Para garantir a variabilidade dos padrões de entrada, os dados são distribuídos em subconjuntos de janelas deslizantes. Em um contexto multivariado, variáveis preditoras são selecionadas por meio de análise correlacional e causal com a série temporal principal, com destaque para a inclusão do excedente produtivo de minério de ferro da Vale S.A., que apresentou considerável grau de contribuição no poder de generalização dos modelos. Os resultados indicam superioridade dos modelos nebulosos nas métricas RMSE e MAPE, e na estatística U de Theil.The estimation of the future behavior of a short-term iron ore price time series is an important tool in the elaboration of mining projects related to operational planning. The present work proposes, in this context, a comparative study between different predictive models, built through computational intelligence techniques, and evaluates the accuracy of the fuzzy models PWFTS (Probabilistic Weighted Fuzzy Time Series) and FDT-FTS (Fuzzy Decision Trees) in relation to the models ARIMA, Multilayer Perceptron (MLP) and Xgboost. To ensure the variability of the input patterns, the data is distributed in subsets of sliding windows. In a multivariate context, predictor variables are selected through correlational and causal analysis with the main time series, with emphasis on the inclusion of the productive surplus of iron ore from Vale S.A., which presented a considerable degree of contribution to the generalization power of the models. The results indicate superiority of the fuzzy models in the RMSE and MAPE metrics, and in Theil's U statistic.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 08/09/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise de séries temporais - séries temporais nebulosasMinérios de ferro - economia do mercado - previsãoMinérios de ferroPrevisão de preços de minério de ferro utilizando modelos de inteligência computacional.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/e838c297-3757-4f73-b665-23fd95673ef9/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/7a976208-0119-45bd-aec1-a599c50ae697/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_PrevisãoPreçosMinério.pdfDISSERTAÇÃO_PrevisãoPreçosMinério.pdfapplication/pdf1539151https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/8cc130ee-e7a0-492a-b82b-1aef8766fa4b/download45b50bd910741ec7fc58dca8c86b2d99MD51trueAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_PrevisãoPreçosMinério.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_PrevisãoPreçosMinério.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3665https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/6ed3bde3-3b4e-4bfb-ac56-d46406772836/download15c9c8294cb46233bffe94bc123a5b3cMD54falseAnonymousREAD123456789/153382024-11-11 02:04:25.402http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/abertoopen.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/15338https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-11T05:04:25Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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