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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1626
Título: Modelos híbridos baseados em enxame de partículaspara previsão de séries temporais
Autor(es): PETRY, Gustavo Galvão
Palavras-chave: Otimização por Enxame de Partículas; Redes Neurais Artificiais; Sistemas Híbridos Inteligentes; Séries Temporais; Previsão de Séries Temporais
Data do documento: 31-Jan-2008
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Galvão Petry, Gustavo; Crispim Vasconcelos, Germano. Modelos híbridos baseados em enxame de partículaspara previsão de séries temporais. 2008. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Resumo: Este trabalho investiga a otimização de Redes Neurais Artificiais (RNA) por métodos baseados em Enxame de Partículas (PSO) para a resolução do problema de previsão de séries temporais. O PSO, apesar de ser uma técnica linear, quando hibridizado com uma técnica não linear, como as redes neurais artificiais, formam um sistema híbrido inteligente (SHI) com um poderoso mecanismo de busca global(exploração) e local (explotação) capaz de capturar as características não lineares presentes em problemas complexos do mundo real. O problema de previsão de séries temporais é abordado através de diferentes modelos de otimização por enxame de partículas, que visam a ajustar os parâmetros livres das RNAs, ora de forma isolada, ora em conjunto com algoritmos de aprendizagem comumente encontrados na literatura. Cada um dos sistemas híbridos inteligentes baseados em PSO age de forma distinta para modelar o fenômeno gerador da série, sendo seu desempenho testado de acordo com um conjunto de cinco métricas robustas para análise de comportamento dos modelos na previsão de séries temporais. Diversos experimentos foram realizados sobre um conjunto de cinco séries temporais de complexidades distintas, sendo duas naturais (série de Manchas Solares e Série de Medidas de Brilho de uma Estrela) e três econômico-financeiras (série das cotações das ações da Petrobras, Índice Dow Jones Industrial Average, e Índice Standard & Poor 500), e os resultados obtidos com os modelos fundamentados em PSO são analisados e comparados com outros métodos clássicos baseados em redes neurais artificiais isoladas e com redes neurais conjugadas com algoritmos genéticos. Os experimentos com modelos baseados em enxames de partículas obtiveram bom desempenho quando comparados com técnicas já consolidadas na literatura (RNA e AG+RNA), mostrando-se capazes de auxiliar de forma significativa na resolução do problema de previsão
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1626
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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