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Metodologia para seleção de características e do conjunto de treinamento para previsão de séries temporais.

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha; REN, Tsang Ing; http://lattes.cnpq.br/5008825657348360; http://lattes.cnpq.br/8577312109146354; http://lattes.cnpq.br/3084134533707587
    • بيانات النشر:
      Universidade Federal de Pernambuco
      UFPE
      Brasil
      Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
    • الموضوع:
      2012
    • Collection:
      Repositório Institucional UFPE (Universidade Federal de Pernambuco)
    • نبذة مختصرة :
      Séries Temporais são dados que podem ser coletados em diversas situações do cotidiano, preços diários de uma ação financeira e o índice pluviométrico mensal de uma cidade são bons exemplos desses dados. A previsão de valores futuros de uma serie temporal e uma área de pesquisa muito útil como suporte a decisões. Para executar essa tarefa, são necessários um conjunto de dados históricos e um modelo de previsão. As redes neurais artificias são modelos poderosos e tem sido utilizados em pesquisas que envolvem previsão. Apesar de já serem utilizadas na resolução de inúmeros problemas, configurar uma rede neural nem sempre é uma atividade simples. Esse fato se deve ao numero de graus de liberdade que existem para sua configuração. Por isso, muitas pesquisas propõem metodologias para otimizar os parâmetros da rede de acordo com a serie alvo da previsão. No entanto, uma tarefa mais importante é a seleção das características de entrada da rede. Este trabalho reporta uma metodologia de previsão que tem como foco a seleção de características para previsão de series temporais. Para realizar essa tarefa, foi utilizado um algoritmo de otimização ate então não testado para essa finalidade. Sabe-se que em geral, esses algoritmos são custosos, foi utilizada uma abordagem de seleção do conjunto de treinamento através de analise de similaridade entre janelas da série que ajuda na redução do esforço computacional. Sabendo da importância de uma seleção correta das características, diversos trabalhos propõem metodologias de seleção. Dentre essas, podemos destacar os filtros, wrappers, a combinação dessas ultimas e algoritmos de otimização, tais como: algoritmos genéticos, otimização baseada em enxames de partículas e evolução diferencial. Esta dissertação descreve uma metodologia capaz de realizar a previsão de series originarias de diferentes contextos. A metodologia ́e composta por três etapas: o tratamento das series, a seleção do conjunto de treinamento através de uma abordagem inovadora e a seleção das características por meio ...
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      RIBEIRO, Gustavo Henrique Tavares. Metodologia para seleção de características e do conjunto de treinamento para previsão de séries temporais. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2012.; https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/48894
    • Rights:
      openAccess ; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
    • الرقم المعرف:
      edsbas.FDE4A583