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Aplicação de redes neurais para prognóstico com base em séries temporais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-18T02:15:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:10:05Z : No. of bitstreams: 1
185075.pdf: 28316736 bytes, checksum: dee2d0ce5b0d976815326afcbc317d8c (MD5) / A importância do prognóstico para as empresas, ressaltando a necessidade de se obter valores cada vez mais confiáveis para a tomada de decisão empresarial. Estuda os métodos convencionais para a obtenção de valores de prognóstico, tais como regressão e metodologia de Box-Jenkins e apresenta as redes neurais para solucionar séries temporais com comportamento não-linear. O estudo de caso aborda a aplicação de redes neurais na série temporal representada pelo índice Bovespa

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/79330
Date January 2000
CreatorsMartin, Claudio
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Fialho, Francisco Antonio Pereira
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatxi, 116 f.| grafs., form.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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