Aprendizagem cruzada para previsão de séries temporais univariadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Paula, Matheus Gorito de
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:
Aprendizado de máquina
Séries temporais
Boosting
Stacking
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/45777
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2022.
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spelling Aprendizagem cruzada para previsão de séries temporais univariadasAprendizado de máquinaSéries temporaisBoostingStackingDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2022.Aprendizado de máquina se refere ao processo pelo qual os computadores desenvolvem o reconhecimento de padrões, ou a capacidade de aprender continuamente, ou fazer previsões com base em dados, e então, fazer ajustes sem serem especificamente programados para isso. Dentro dos métodos de aprendizado de máquina, esse trabalho foca na técnica de Stacking. Competições de Previsões de Séries Temporais são competições que têm como objetivo avaliar e comparar a acurácia de modelos de previsão de Séries Temporais. Nesse projeto utiliza-se o banco de Séries Temporais da competição M3 para realizar previsões utilizando os modelos de referência de Séries Temporais. Após, treina-se um modelo de Boosting com os resultados das previsões buscando obter resultados mais eficientes nas competições.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Machine learning refers to the process by which computers develop pattern recognition, or the ability to continually learn, or make predictions based on data, and then make adjustments without being specifically programmed to do so. Within machine learning methods, this work focuses on the Stacking technique. Time Series Forecast Competitions are competitions that aim to evaluate and compare the accuracy of Time Series forecast models. In this project we use the Time Series database from the M3 competition to make predictions using the Time Series reference models. Afterwards, we train a Boosting model with the results of the predictions seeking to obtain more efficient results in competitions.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaFiorucci, José AugustoPaula, Matheus Gorito de2023-04-05T18:20:43Z2023-04-05T18:20:43Z2023-04-052022-09-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPAULA, Matheus Gorito de. Aprendizagem cruzada para previsão de séries temporais univariadas. 2022. 44 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.http://repositorio.unb.br/handle/10482/45777porA 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:UNB2025-03-19T16:31:10Zoai:repositorio.unb.br:10482/45777Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-03-19T16:31:10Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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