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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2047
Título: Teoria da perturbação em sistemas híbridos inteligentes para a previsão de séries temporais
Autor(es): Salgado Gomes de Mattos Neto, Paulo
Palavras-chave: Previsão de Séries Temporais;Teoria da Perturbação;Redes Neurais Artificiais;Algoritmos Genéticos;Sistemas Híbridos Inteligentes
Data do documento: 31-Jan-2008
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Salgado Gomes de Mattos Neto, Paulo; Crispim Vasconcelos, Germano. Teoria da perturbação em sistemas híbridos inteligentes para a previsão de séries temporais. 2008. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Resumo: De forma geral, as abordagens descritas na literatura utilizam apenas a própria série para realizar a previsão, descartando a série de resíduos proveniente da diferença entre os dados reais da série e a previsão do modelo. Os métodos tradicionais de inteligência artificial não tratam a série de resíduos, considerando assim que essa série tenha o comportamento de um ruído branco, contendo pouca ou nenhuma informação relevante. Estudos realizados em torno das séries de resíduos, geradas pelo Método Time-lag Added Evolutionary Forecasting Method(TAEF), possibilitaram a constatação da não existência de características de ruído branco, mas conjuntos de padrões que detém informações relevantes que podem ser captadas pelo método. Com base nesses estudos e inspirado na Teoria da Perturbação, um conceito já comumente usado em outros ramos da ciência, o Método Perturbative Time-lag Added Evolutionary Forecasting Method (Método P-TAEF) foi desenvolvido para tratamento e previsão das séries residuais. A Teoria da Perturbação é semelhante a uma expansão de potências, como na expansão de Taylor, onde cada termo acrescentado à expansão introduz um fator de correção, que converge para a solução real do problema. Vários experimentos foram realizados com o Método P-TAEF com séries temporais com diferentes características. Foram utilizadas séries de natureza e complexidade distintas, de tal modo a comprovar a eficiência do método proposto. Foi testado um conjunto de sete séries, sendo uma artificial (série do Mapa de Hénon), duas de fenômenos da natureza (série das Manchas Solares e série de Medidas do Brilho de uma Estrela) e quatro séries econômico-financeiras (Índice Dow Jones Industrial Average, Índice Nasdaq,´ Índice S&P500 e valores de Fechamento das Ações da Petrobras (PetrobrasON)). Os experimentos foram comparados com técnicas tradicionais de IA encontradas na literatura e com o Método TAEF
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2047
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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