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Modelos híbridos baseados em redes neurais, lógica fuzzy e busca para previsão de séries temporaisVALENÇA, Ivna Cristine Brasileiro 31 January 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / As pesquisas relacionadas à previsão de séries temporais têm sido uma área de bastante
interesse nas últimas décadas. Várias técnicas têm sido pesquisadas para a previsão de séries
temporais. Este trabalho propõe métodos híbridos, com a finalidade de tentar representar o
complexo fenômeno de previsão de séries temporais do mundo real. A gênese do estudo é
baseada no conceito sobre o qual, diferentes partes da série temporal podem ser resultantes
de diferentes processos físicos que ocorrem na natureza e necessitam, portanto, de diferentes
modelagens. A dissertação divide-se em duas etapas. Na primeira, são propostos mais dois
sistemas híbridos (BH + MLP e BMT + MLP) para a seleção das variáveis de entradas para os
modelos de previsão. Na segunda, são propostas dois métodos híbridos (SOM + MLP e MLP
+ Fuzzy) para o processo de previsão de séries temporais. Para realizar o estudo comparativo
entre as técnicas, dez séries temporais do mundo real foram utilizadas.
No que diz respeito à seleção de variáveis os resultados mostraram que a utilização do
sistema híbrido Busca pela Memória Temporal e Redes Neurais (BMT + MLP) foi capaz
de encontrar um subconjunto de variáveis representativo para o problema. Dos resultados
obtidos pode-se concluir que a seleção de variáveis ocorreu de forma bastante satisfatória com a
utilização da Busca Harmônica e Redes Neurais, mas ocorreu com maior rapidez e eficiência
quando da utilização do sistema proposto BMT + MLP. Apesar dos erros médios quadráticos
obtidos pela rede neural serem, em geral, estatisticamente similares para as duas técnicas, a
principal vantagem da BMT + MLP é a capacidade de encontrar o subconjunto de variáveis
considerado ótimo de forma bastante rápida. Ao realizar a comparação dos resultados obtidos
dos modelos propostos com dois modelos da literatura, os modelos propostos apresentaram um
melhor desempenho.
Quanto aos modelos de previsão propostos, os resultados obtidos apresentaram menor erro
ou no máximo iguais em comparação com a rede MLP e com os modelos Estatísticos, para todas
as séries simuladas. Por outro lado, os dois modelos propostos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy)
apresentaram em média resultados que foram considerados estatisticamente similares
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Exploração de relações entre as técnicas nebulosas e evolutivas da inteligência computacional. / Exploration of relations between the fuzzy and the evolutionary techniques of computational intelligence.Fialho, Álvaro Roberto Silvestre 12 April 2007 (has links)
Neste trabalho foi realizada uma busca por relações, regras e transformações entre duas metodologias constituintes da Inteligência Computacional - a Computação Nebulosa e a Computação Evolutiva. Com a organização e sistematização da existência de tais transformações, obtém-se uma mudança na modelagem de soluções que as utilizam de forma conjunta, possibilitando que teorias e modelos bem estabelecidos em uma das metodologias possam ser aproveitados pela outra de uma forma mais robusta, correta por construção, intrínseca e transparente. Um modelo foi proposto para direcionar o trabalho de pesquisa. Através da análise desse modelo e de uma revisão bibliográfica realizada, transformações pontuais entre as metodologias foram elencadas, e posteriormente consolidadas por meio de experimentos práticos: uma Base de Conhecimento (BC) de um Controlador Lógico Nebuloso foi criada e modificada, conforme a necessidade, através de um Algoritmo Genético (AG). Com a abordagem desenvolvida, além da criação de BCs a partir de pouquíssimo conhecimento sobre o domínio do problema, tornou-se possível a inserção de novos \"comportamentos desejados\" em BCs já existentes, automaticamente, através de AGs. Os resultados desses experimentos, realizados sobre uma plataforma computacional especificada e implementada para este fim, foram apresentados e analisados. / This work addressed a search of relations, rules and transformations between two Computational Intelligence constituent methodologies - Fuzzy Computing and Evolutionary Computing. The existence of these relations changes the actual way of solutions modeling that uses these methodologies, allowing the utilization of well established theories and models of one technique by the other in a more robust, intrinsic and transparent way. Besides the research and systematization of points that indicate the existence of relations between the two methodologies, a model to guide these exploration was proposed. By this model analysis and by the bibliographic revision made, punctual transformations were pointed out, and further consolidated through practical experiments: a Knowledge Base (KB) of a Fuzzy Logic Controller was created and modified automatically by a Genetic Algorithm. With the developed approach, besides the creation of KBs, it became possible to automatically insert new \"desired behaviors\" to existent KBs. The results of such experiments, realized through a computational platform specified and implemented to this task, were presented and analyzed.
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Exploração de relações entre as técnicas nebulosas e evolutivas da inteligência computacional. / Exploration of relations between the fuzzy and the evolutionary techniques of computational intelligence.Álvaro Roberto Silvestre Fialho 12 April 2007 (has links)
Neste trabalho foi realizada uma busca por relações, regras e transformações entre duas metodologias constituintes da Inteligência Computacional - a Computação Nebulosa e a Computação Evolutiva. Com a organização e sistematização da existência de tais transformações, obtém-se uma mudança na modelagem de soluções que as utilizam de forma conjunta, possibilitando que teorias e modelos bem estabelecidos em uma das metodologias possam ser aproveitados pela outra de uma forma mais robusta, correta por construção, intrínseca e transparente. Um modelo foi proposto para direcionar o trabalho de pesquisa. Através da análise desse modelo e de uma revisão bibliográfica realizada, transformações pontuais entre as metodologias foram elencadas, e posteriormente consolidadas por meio de experimentos práticos: uma Base de Conhecimento (BC) de um Controlador Lógico Nebuloso foi criada e modificada, conforme a necessidade, através de um Algoritmo Genético (AG). Com a abordagem desenvolvida, além da criação de BCs a partir de pouquíssimo conhecimento sobre o domínio do problema, tornou-se possível a inserção de novos \"comportamentos desejados\" em BCs já existentes, automaticamente, através de AGs. Os resultados desses experimentos, realizados sobre uma plataforma computacional especificada e implementada para este fim, foram apresentados e analisados. / This work addressed a search of relations, rules and transformations between two Computational Intelligence constituent methodologies - Fuzzy Computing and Evolutionary Computing. The existence of these relations changes the actual way of solutions modeling that uses these methodologies, allowing the utilization of well established theories and models of one technique by the other in a more robust, intrinsic and transparent way. Besides the research and systematization of points that indicate the existence of relations between the two methodologies, a model to guide these exploration was proposed. By this model analysis and by the bibliographic revision made, punctual transformations were pointed out, and further consolidated through practical experiments: a Knowledge Base (KB) of a Fuzzy Logic Controller was created and modified automatically by a Genetic Algorithm. With the developed approach, besides the creation of KBs, it became possible to automatically insert new \"desired behaviors\" to existent KBs. The results of such experiments, realized through a computational platform specified and implemented to this task, were presented and analyzed.
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