[pt] Esta dissertação de mestrado analisa os efeitos de
previsão
de séries temporais com redes neurais em conjunto com a
técnica de poda, denominada de Regularização Bayesiana.
Utilizam-se diversas séries simuladas cujo processo
gerador
é de fato linear para comparar as previsões feitas por
meio
de modelos auto-regressivos lineares e redes neurais.
Apresenta-se,ao final, uma comparação entre os modelos
citados acima, segundo à eficiência preditiva de
cada um. / [en] This paper studies the performance of neural networks
estimated with Bayesian regularization to model and
forecast time series where the data generations process is
in fact linear. A simulation experiment is carried out to
compare the forecast made by linear autoregressive models
and neural networks.
Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:3166 |
Date | 27 November 2002 |
Creators | FRANCISCO CARLOS SANTANA DE AZEREDO PINTO |
Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA, MARCELO CUNHA MEDEIROS |
Publisher | MAXWELL |
Source Sets | PUC Rio |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | TEXTO |
Page generated in 0.0028 seconds