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Comparação de modelos MLP/RNA e modelos Box-Jenkins em séries temporais não lineares

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Comparação de modelos MLP/RNA e modelos Box-Jenkins em séries temporais não lineares

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Título Comparação de modelos MLP/RNA e modelos Box-Jenkins em séries temporais não lineares
Autor Flores, João Henrique Ferreira
Orientador Werner, Liane
Data 2009
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
Assunto Modelos Box-Jenkins
Planejamento e controle da produção
Redes neurais artificiais
Series temporais
[en] ANN
[en] ARIMA
[en] Box-jenkins
[en] MLP
[en] Time series
Resumo A capacidade de prever resultados futuros, ao se analisar uma série de dados, é uma importante ferramenta para o planejamento de qualquer empresa ou indústria. Porém, a literatura oferece muitas opções de ferramentas e modelos estatísticos que permitem obter estas previsões. Cada qual com suas características e recomendações. Dentre estes modelos, destacam-se os modelos de Box e Jenkins, e os modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) - com destaque aos modelos de perceptron de múltiplas camadas (MLP). Estas duas diferentes abordagens são comparadas nesta dissertação com relação a sua capacidade de obter previsões acuradas em séries de dados não lineares quanto a sua média. As abordagens foram comparadas utilizando-se a série mensal do índice de produção física industrial do Estado do Rio Grande do Sul. Bem como a série anual de manchas solares, sendo a segunda utilizada como caso-controle para as comparações, devido ao fato de que as suas propriedades já foram amplamente estudadas. No estudo da série do índice de produção física mensal, os modelos de Box e Jenkins obtiveram melhor rendimento. Na série das manchas solares foram os modelos MLP que se destacaram. Desta forma, não é possível afirmar se alguma das abordagens é superior - tratando-se de séries de dados não lineares quanto a sua média.
Abstract The capacity to preview future outcomes on the time series analysis is an important tool for any business and industry planning. However, the literature offers many options on statistical tools and models which allow to obtain these forecasts. Each one with their features and recommendations. 1n these models, the Box and Jenkins and Artificial Neural Networks (ANN) models, with the multilayer perceptron (MLP) highlighted, stand out. These two different approaches are compared in this thesis related to the capacity to obtain accurate forecasts in mean related non-linear time series analysis. These approaches were compared using the monthly physical production index of Rio Grande do Sul time series and the sunspot series, being the second one used as a case-control to the comparisons, due the fact of its properties are already widely studied. 1n the monthly physical production index series study, t,he Box and Jenkins models obtained better efficiency. 1n the sunspot series, the MLP models were highlighted. So, it isn't possible to affirm if any of the approaches is superior, in the case of mean related non-linear time series.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/17150
Arquivos Descrição Formato
000711535.pdf (2.915Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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