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Previsão de séries temporais com seleção automática de previsores
ISBN-13: 9783639690118 / Portugalski / Miękka / 2014 / 120 str.
Este trabalho busca apresentar um metodo para previsao de series temporais que se utiliza da estrategia de dividir para conquistar na busca da minimizacao do erro na previsao. O algoritmo proposto realiza a selecao de exemplos atraves da clusterizacao dos dados via rede de Kohonen, com estrategias para aumentar a densidade dos dados. Para cada cluster, e gerada automaticamente, atraves de algoritmos geneticos, uma rede previsora MLP (considerando atributos de entrada, janela de tempo, topologia da rede e calibragem dos parametros) otimizada para aquela classe. Tambem foram definidos dois comites de maquinas que aliam as informacoes de semelhanca entre os padroes de entrada advindas da clusterizacao com a combinacao de conhecimentos dos especialistas obtida atraves da essencia do comite de maquinas. Todas as estrategias apresentadas constituem o portfolio de estrategias de previsao do sistema que utiliza uma selecao automatica de previsores, dotada de uma grade tridimensional dos desempenhos dos mesmos, para definir qual a melhor estrategia para realizar a previsao de cada padrao de entrada apresentado. A avaliacao do algoritmo foi realizada em series temporais economicas."
Este trabalho busca apresentar um método para previsão de séries temporais que se utiliza da estratégia de dividir para conquistar na busca da minimização do erro na previsão. O algoritmo proposto realiza a seleção de exemplos através da clusterização dos dados via rede de Kohonen, com estratégias para aumentar a densidade dos dados. Para cada cluster, é gerada automaticamente, através de algoritmos genéticos, uma rede previsora MLP (considerando atributos de entrada, janela de tempo, topologia da rede e calibragem dos parâmetros) otimizada para aquela classe. Também foram definidos dois comitês de máquinas que aliam as informações de semelhança entre os padrões de entrada advindas da clusterização com a combinação de conhecimentos dos especialistas obtida através da essência do comitê de máquinas. Todas as estratégias apresentadas constituem o portfólio de estratégias de previsão do sistema que utiliza uma seleção automática de previsores, dotada de uma grade tridimensional dos desempenhos dos mesmos, para definir qual a melhor estratégia para realizar a previsão de cada padrão de entrada apresentado. A avaliação do algoritmo foi realizada em séries temporais econômicas.
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