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Predição de séries temporais baseada em redes neurais

Processo: 08/53467-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2008
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2008
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Romis Ribeiro de Faissol Attux
Beneficiário:George José Azevedo Makhoul
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de sinais   Análise de séries temporais   Redes neurais (computação)

Resumo

A tarefa de predizer valores futuros de uma série temporal a partir de valores presentes e passados é uma das aplicações mais instigantes da idéia de tratar sinais de informação. Além do valor intrínseco que o "conhecimento do futuro" pode trazer quando se pensa em planejamento de operações, ainda é preciso ter em mente que predizer também pode corresponder a modelar o comportamento dinâmico subjacente aos dados analisados, o que reveste a tarefa de uma importância teórica e prática ainda maior. Neste trabalho, consideraremos o problema de predição de séries temporais baseada em redes neurais artificiais, que são estruturas bio-inspiradas de processamento dotadas de uma enorme capacidade de elaborar mapeamentos não-lineares. Serão consideradas duas estruturas clássicas - as redes MLP e RBF - em versões feedforward e recorrentes, cujas camadas de entrada serão definidas com o auxílio de métodos de seleção de variáveis baseados em correlação e informação mútua. Analisar-se-ão diferentes metodologias de aprendizado para essas redes, todas, no entanto, baseadas numa medida de erro quadrático médio, a métrica mais usual nessa área. Múltiplas variantes decorrentes desse elenco de soluções serão testadas em cenários de predição com características distintas, sendo o objetivo principal desse estudo o estabelecimento de bases sólidas para uma análise comparativa das metodologias, análise esta que tem um valor acadêmico e formativo deveras significativo. (AU)