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Previsão de séries temporais usando modelos de composição de especialistas locais.

Este trabalho aborda a técnica de Composição de Especialistas Locais (CEL), que pode ser vista como uma técnica que realiza análise exploratória de dados e modelagem matemática simultaneamente. A técnica CEL pode ser aplicada para resolver problemas de previsão de séries temporais e reconhecimento de padrões. Dado um conjunto de pontos de dados de treinamento formados pelos pares (x, y) (x = entrada, y = saída), a idéia básica é a seguinte: 1) Primeiramente, considerando apenas a parte da entrada do conjunto de treinamento (x), uma rede neural de Kohonen é usada para dividir os dados em agrupamentos não-sobrepostos de pontos, 2) Várias técnicas de modelagens são então usadas para construir modelos concorrentes para cada agrupamento e considerando apenas os pares (x,y) daquele agrupamento, 3) O melhor modelo para cada agrupamento é selecionado e denominado de Modelo de Especialista Local. A Saída de todos os Modelos de Especialistas Locais são linearmente combinados pela Rede Supervisora que considera: 1) A distância dos pontos de dados x ao centro do agrupamento de dados usados para gerar o Modelo de cada Especialista Local, 2) A abrangência da região do espaço de entrada tomado por cada agrupamento de pontos de dados de treinamento. As seguintes técnicas de modelagem são utilizadas neste trabalho: Redes Neurais Artificiais (RNA), Análises de Regressão Múltipla (ARM) e Cópia Carbono (CC). Para comparação, o desempenho destas técnicas de modelagem são também avaliados quando usadas para construir modelos para todo o conjunto de dados de treinamento, isto é, sem usar qualquer técnica de agrupamento. Neste caso, os modelos são denominados de Modelos de Especialistas Globais. A técnica CEL é testada em experimentos computacionais usando as seguintes séries temporais que estão publicamente disponíveis na Internet: 1) A "Laser Data", assim chamada uma série temporal gerada num experimento de laboratório de física e usada em 1991 na Competição e Análises de Predição de Séries Temporais do Instituto Santa Fé, 2) Séries temporais de preços mensais e diários do açúcar (contrato 14) na Câmara de Comércio de Nova York (do inglês, New York Board Trade - NYBOT)

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2735
Date00 December 2003
CreatorsBrício de Melo
ContributorsArmando Zeferino Milioni, Cairo Lúcio Nascimento Júnior
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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