Neste trabalho foi explorada a aplicação de redes neurais recorrentes simples, também conhecidas como Redes de Elman, na previsão de três séries temporais mensais do varejo de bens e serviços no Brasil. As variáveis destas séries estão relacionadas com a demanda de produtos farmacêuticos, adubos, e tráfego aéreo. As previsões com Redes de Elman foram comparadas com as realizadas por modelos lineares sazonais obtidos através da metodologia de Box-Jenkins. / In this work we explored the application of simple recurrent neural networks, also known as Elman networks, in the prediction of three series of retail goods and services in Brazil. The series are formed by variables related to the monthly demand for pharmaceuticals, fertilizers and domestic air traffic. The forecast with Elman networks were compared with those performed by seasonal linear models obtained by Box-Jenkins methodology.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-24022011-180352 |
| Date | 11 January 2011 |
| Creators | Jorge Luís Durgante Pasquotto |
| Contributors | Ronaldo Zwicker, Francisco Henrique Figueiredo de Castro Junior, Mauri Aparecido de Oliveira |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Administração, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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