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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1719
Title: Extensão de técnicas clássicas para análise de séries temporais do tipo intervalo
Authors: Luis Santiago Maia, André
Keywords: Análise de séries temporais; Dados do tipo intervalo; Análise de dados simbólicos; Alisamento exponencial; Modelos ARMA e ARIMA; Redes neurais artificiais
Issue Date: 31-Jan-2010
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Luis Santiago Maia, André; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Extensão de técnicas clássicas para análise de séries temporais do tipo intervalo. 2010. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Abstract: Os dados simbólicos apresentam, em sua estrutura, formas interessantes para se transformar grandes bases de dados clássicos em novos conjuntos de dados de tamanho reduzido, facilitando a manipulação e proporcionando novas técnicas de análise dos mesmos. No entanto, mesmo com os recentes avanços promovidos por pesquisadores nesta área, o volume de técnicas de manipulação e, consequentemente, de análise de dados simbólicos (ADS) ainda é incipiente. Uma série temporal do tipo intervalo (STI), no campo de dados simbólicos, pode ser definida como um conjunto de intervalos observados sequencialmente no tempo, em que cada intervalo é descrito por um vetor bidimensional com elementos em IR representados pelo limite superior e pelo limite inferior. O desenvolvimento de técnicas para previsão de STI é uma área de pesquisa muito promissora e os poucos resultados relatados na literatura surgiram muito recentemente. Nesta tese, estendemos técnicas clássicas de análise de séries temporais para descrição, modelagem e previsão de STI no domínio de ADS. Neste contexto, nós apresentamos técnicas para descrição de uma STI, envolvendo cálculo de estatísticas sumárias e representação gráfica dos dados. Na modelagem, apresentamos métodos que consistem na explicação do processo gerador da STI a partir de certo modelo, bem como métodos de estimação de parâmetros e métodos para avaliação da qualidade do modelo, em termos do ajuste
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1719
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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