Um modelo híbrido para séries temporais hierárquicas com múltipla sazonalidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Pires, Gustavo Martins Venancio
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: 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:
Séries temporais hierárquicas
Sazonalidade múltipla
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/48839
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.
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spelling Um modelo híbrido para séries temporais hierárquicas com múltipla sazonalidadeSéries temporais hierárquicasSazonalidade múltiplaDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.Esta dissertação propõe um modelo híbrido capaz de realizar previsões de séries temporais hierárquicas com múltiplas sazonalidades. Essa metodologia híbrida consiste em utilizar um modelo de Machine Learning que possua variáveis contendo metodologias estatísticas de séries temporais para gerar previsões coesas. Essa metodologia foi aplicada no banco de dados da competição M5 - Forecasting (2020) disponibilizada pelo Kaggle, em que o objetivo era prever com maior acurácia a venda diária de 3.409 produtos distribuídos em 5 níveis de hierarquia por 28 dias. Durante o trabalho foram comparadas 5 abordagens diferentes e o modelo de Light Gradient Boosting Machine (LGBM) contendo uma variável baseada na metodologia estatística TBATS (Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation ARMA errors, Tred and Seasonal components) chegou obter um ganho de acurácia de 27% em comparação com os modelos de LGBM sem a variável em questão. Esse modelo teria obtido a 318ª colocação na competição, ficando entre os top 6% competidores.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaFiorucci, José AugustoPires, Gustavo Martins Venancio2024-07-13T04:39:50Z2024-07-13T04:39:50Z2024-07-132023-03-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPIRES, Gustavo Martins Venancio. Um modelo híbrido para séries temporais hierárquicas com múltipla sazonalidade. 2023. 73 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio.unb.br/handle/10482/48839porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-27T17:45:29Zoai:repositorio.unb.br:10482/48839Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T17:45:29Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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