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Previous issue date: 2012-03-09 / The objective of this study was to compare statistical methods and artificial intelligence
to the problem of time series forecasting using Holt-Winters, Box-Jenkins and the
Elman neural network. The models were used to predict one step ahead of the price of
ethanol in the state of Goias and compared using measures of specific errors. At the end,
the results indicated that all three techniques were competitive in terms of predicting
one step ahead especially the statistical models appeared to be the most suitable
methods in terms of balance between performance and complexity. / O objetivo deste trabalho foi comparar os métodos de estatística e de inteligência
artificial para o problema da previsão de séries temporais através de Holt-Winters, Box-
Jenkins e a rede neural de Elman. Os modelos foram utilizados para previsão um passo
a frente dos preços do etanol no estado de Goiás e comparados através medidas de erros
específicas. Ao final, os resultados indicaram que todos os métodos se mostraram
competitivos em termos de predição um passo à frente, destacando-se os modelos
estatísticos como os mais adequados em termos de parcimônia entre desempenho e
complexidade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/2468 |
| Date | 09 March 2012 |
| Creators | Sousa, Ana Paula de |
| Contributors | Menezes, José Elmo de, Dantas, Maria José Pereira, Chieppe Júnior, João Baptista |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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