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Previous issue date: 2014-03-26 / The purpose of this study is to test econometric methods and artificial
intelligence to the problem of time series forecasting, in particular neural network and
multiple linear regression with Delta rule. With such designs are intended to provide a
step forward in the production of the manufacturing industry in the State of Goiás errors
of the estimates in all models are compared with the normality test to validate the
adequacy of the model. Finally, the models are compared using R2, mean square error,
MAPE and standard deviation to identify the best model and suitable for the prediction
of production manufacturing method. / O propósito deste trabalho é testar métodos econométricos e de inteligência
artificial para o problema de previsão de séries temporais, em especial regressão linear
múltipla e rede neural com regra Delta. Com tais modelos pretende-se prever um passo
a frente à produção da indústria de transformação do Estado de Goiás. Os erros das
estimativas em todos os modelos são comparados com o teste de normalidade para
validar a adequação do modelo. Ao final, os modelos são comparados utilizando, erro
quadrático médio, MAPE e desvio padrão para identificar o melhor modelo e método
adequado para a predição da produção da indústria de transformação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/2473 |
| Date | 26 March 2014 |
| Creators | Lima, Ricardo Rodrigues Dias de |
| Contributors | Menezes, José Elmo de, Carvalho, Sirlon Diniz de, Vieira, Sibelius Lellis |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| 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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