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Predição de séries temporais utilizando algoritmos genéticos

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Predição de séries temporais utilizando algoritmos genéticos

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Título Predição de séries temporais utilizando algoritmos genéticos
Autor Marques, Ivonei da Silva
Orientador Barone, Dante Augusto Couto
Data 2012
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Algoritmos geneticos
Inteligência artificial
Redes neurais
Series temporais
[en] Artificial neural networks
[en] Genetic algorithms
[en] Time series forecasting
Resumo Este trabalho apresenta um estudo sobre o paradigma de Algoritmos Genéticos aplicados a área de Predições de Séries Temporais. O resultado deste trabalho é apresentado na forma de comparação dos resultados obtidos entre o Modelo Clássico de Predição (UCM), Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o modelo de Algoritmos Genéticos desenvolvido neste trabalho. Este estudo foi realizado trabalhando-se basicamente com o Índice Mensal de Produção Industrial do Estado do Rio Grande do Sul fornecido pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Os resultados obtidos mostram que os Algoritmos Genéticos podem atingir níveis satisfatórios de precisão em relação aos valores preditos quando comparados com os valores reais. A validação é feita com predições de um passo à frente e de sete passos à frente. Estas predições são em relação aos sete meses iniciais do ano de 1993.
Abstract This work presents a study of Genetic Algorithms paradigm applied to Forecasting Time Series. The results are compared with the obtained with the Classic Model of Prediction (UCM), Artificial Neural Networks (RNAs). This study was accomplished using with the Monthly Index of Industrial Production of the State of Rio Grande do Sul, supplied by the IBGE(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The results show that the Genetic Algorithms can accomplish a satisfactory precision when compared with the real values. The validation is made with predictions, one and seven steps ahead. These predictions are equivalent to the seven initial months of 1993.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/71088
Arquivos Descrição Formato
000877909.pdf (1.434Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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