Dissertação

Previsão de séries temporais com redes neuronais EVALUATED

As redes neuronais são utilizadas para dar apoio a aplicacões de uma enorme variedade de negócios. As redes neuronais são tipicamente vistas como "caixas pretas" que efectuam previsões sobre padrões complexos. Ao contrário deste preconceito popular, os designers de redes neuronais desempenham uma série de testes sobre redes neuronais para entender o seu comportamento. O trabalho desta tese pretende entender, de que forma o comprimento de janela temporal utilizado para treinar uma rede neuronal influencia a capacidade das mesmas de efectuarem previsões longas ou precisas. Para tal construiu-se um software de redes neuronais, e utilizou-se esse mesmo software para testar 5 redes neuronais onde o unico parâmetro variável foi o comprimento de janela temporal. Foi concluído com sucesso, qual a influência do tamanho das janelas temporais na capacidade de previsão das redes neuronais. Este estudo permite-nos por isso acelerar o processo de treino das redes neuronais.
Séries temporais, janelas temporais, redes neuronais artificiais, backpropagation

Outubro 29, 2009, 15:0

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Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar