CONTECSI - International Conference on Information Systems and Technology Management - ISSN 2448-1041, 5º CONTECSI - International Conference on Information Systems and Technology Management

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PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Augusto Cesar Espíndola Baffa, Ronaldo R. Goldschmidt, Jorge de Abreu Soares, Claudia Ferlin

Última alteração: 2014-10-29

Resumo


Diante da rapidez e da competitividade dos processos e negócios do mundo globalizado contemporâneo, existe uma grande demanda por recursos computacionais confiáveis e ágeis que auxiliem o homem em atividades de tomada de decisão. Planejamento da produção, previsão de demanda de energia elétrica e estimativa da cotação de ações na bolsa de valores são exemplos de processos de tomada de decisão que utilizam a chamada tarefa de previsão de séries temporais. Algumas pesquisas em previsão de séries temporais vêm avaliando a adequação de diversos algoritmos baseados em diferentes paradigmas (Nogueira, 2005) (Wang e Mendel, 1992) (Omar et al, 2007). O presente trabalho procura complementar tais pesquisas descrevendo a utilização de algoritmos baseados redes neurais artificiais na tarefa de previsão de séries temporais. Para tanto, foram realizados experimentos utilizando Redes Neurais MLP Back-Propagation, RBF e combinações destas redes em comitês de aprendizado. Os resultados foram analisados e comparados diretamente com os obtidos em (Omar et al, 2007), mostrando um bom desempenho da abordagem conexionista.

Palavras-chave


redes neurais; séries temporais; previsão