Dissertação

Time Series Forecasting Using Neural Networks EVALUATED

Redes neurais artificiais são uma técnica de aprendizagem de máquina que é usada para várias finalidades; previsão de séries temporais é uma delas. Muitas desta técnicas são exploradas com especial atenção às redes neurais recorrentes, que são um dos métodos mais utilizados neste tipo de problemas de previsão de séries temporais. Não existe um método predefinido que seja melhor que os outros para resolver este tipo de problemas; nesta área é necessário experimentação e só depois é que é possível retirar conclusões. Neste caso, redes neurais feedforward e redes neurais recorrentes serão usadas para obter modelos capazes de fazer a previsão de séries temporais. Dois conjuntos de dados relacionados mas com importantes diferenças que afetarão os resultados serão usados nestas experimentações. O principal objetivo é comparar os dois tipos de redes neurais em ambos os conjuntos de dados, apresentando as limitações, vantagens e desvantagens de cada um deles. Na maioria dos casos, redes neurais recorrentes têm melhor desempenho do que redes neurais feedforward para problemas de previsão de séries temporais.
aprendizagem de máquina, redes neurais recorrentes, redes neurais feedforward, previsão de séries temporais.

Novembro 22, 2019, 10:30

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Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar