Modelos híbridos baseados em redes neurais, lógica fuzzy e busca para previsão de séries temporais

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: VALENÇA, Ivna Cristine Brasileiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Busca pela Memória Temporal; Previsão de Séries Temporais; Redes Neurais Artificiais; Seleção de Variáveis; Sistemas Inteligentes Híbridos
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2278

As pesquisas relacionadas à previsão de séries temporais têm sido uma área de bastante interesse nas últimas décadas. Várias técnicas têm sido pesquisadas para a previsão de séries temporais. Este trabalho propõe métodos híbridos, com a finalidade de tentar representar o complexo fenômeno de previsão de séries temporais do mundo real. A gênese do estudo é baseada no conceito sobre o qual, diferentes partes da série temporal podem ser resultantes de diferentes processos físicos que ocorrem na natureza e necessitam, portanto, de diferentes modelagens. A dissertação divide-se em duas etapas. Na primeira, são propostos mais dois sistemas híbridos (BH + MLP e BMT + MLP) para a seleção das variáveis de entradas para os modelos de previsão. Na segunda, são propostas dois métodos híbridos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy) para o processo de previsão de séries temporais. Para realizar o estudo comparativo entre as técnicas, dez séries temporais do mundo real foram utilizadas. No que diz respeito à seleção de variáveis os resultados mostraram que a utilização do sistema híbrido Busca pela Memória Temporal e Redes Neurais (BMT + MLP) foi capaz de encontrar um subconjunto de variáveis representativo para o problema. Dos resultados obtidos pode-se concluir que a seleção de variáveis ocorreu de forma bastante satisfatória com a utilização da Busca Harmônica e Redes Neurais, mas ocorreu com maior rapidez e eficiência quando da utilização do sistema proposto BMT + MLP. Apesar dos erros médios quadráticos obtidos pela rede neural serem, em geral, estatisticamente similares para as duas técnicas, a principal vantagem da BMT + MLP é a capacidade de encontrar o subconjunto de variáveis considerado ótimo de forma bastante rápida. Ao realizar a comparação dos resultados obtidos dos modelos propostos com dois modelos da literatura, os modelos propostos apresentaram um melhor desempenho. Quanto aos modelos de previsão propostos, os resultados obtidos apresentaram menor erro ou no máximo iguais em comparação com a rede MLP e com os modelos Estatísticos, para todas as séries simuladas. Por outro lado, os dois modelos propostos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy) apresentaram em média resultados que foram considerados estatisticamente similares