Integracao de redes neurais artificiais & metodos estocasticos para previsao de serie temporais.

• Processo: 97/13203-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 1998
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 1999
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Helio Diniz
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Redes Neurais Artificiais

Resumo

Este projeto é destinado à explorar as possibilidades de integração de Redes Neurais Artificiais e Métodos Estocásticos na tarefa de Previsão de Séries Temporais. Redes Neurais Artificiais do tipo feedforward e recursivas podem ser empregada para previsão de temporais de acordo com a exigência do problema a ser resolvido. Métodos estocásticos fornecerão informações úteis para o pré-processamento da série e a construção da arquitetura da rede neural. As séries temporais de valores de ações, cotações de moedas, e Mackey-Glass são exemplos de aplicações reais que estão disponíveis para serem estudadas. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

DINIZ, Helio. Integração de Redes Neurais Artificiais & Métodos Estocásticos para Previsão de Séries Temporais. 1999. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.