Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Centro Tecnológico / Made available in DSpace on 2012-10-17T19:37:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T17:12:29Z : No. of bitstreams: 1
178322.pdf: 8164173 bytes, checksum: 58dff9972980056ae164ad29c6b70fd0 (MD5) / Pesquisa que aborda o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) - modelos biologicamente inspirados - no problema de processamento temporal, onde o principal objetivo é a previsão. Com base na Taxinomia de MOZER (1994) para processamento temporal, o foco do estudo recaiu em duas questões: 1) Definir a forma da memória de curto tempo, o conteúdo que deveria ser armazenado nesta, e como seus parametros serião atualizados; 2) e definir a topologia da rede (tamanho, estrutura e conexões), assim como os parâmetros do algoritmo de treinamento (taxa de aprendizado, termo de momento e outros). O modelo resultante foi comparado com a Metodologia de Box & Jenkins para modelos univariados, avaliado e criticado em termos de: capacidade representativa, processo de identificação e capacidade preditiva. Os resultados mostram que uma RNA, quando bem modelada, têm potencial para representar qualquer mapeamento complexo, não-linear, que pode governar mudanças em uma série de tempo. No estudo de caso foi possível prever o preço do ovo para um período de quatorze meses à frente
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78807 |
| Date | January 2000 |
| Creators | Tápia, Milena |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Roisenberg, Mauro, Barreto, Jorge Muniz |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 96 f.| il., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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