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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.identifier(Broch.)pt_BR
dc.descriptionOrientador: Gilmar Barretopt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computaçãopt_BR
dc.format.extent116p. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃOpt_BR
dc.titleModelagem de series temporais discretas utilizando modelo nebuloso Takagi-Sugenopt_BR
dc.title.alternativeDiscrete time series modelling using Takagi-Sugeno fuzzy modelpt_BR
dc.contributor.authorPucciarelli, Amilcar Josept_BR
dc.contributor.advisorBarreto, Gilmar, 1958-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.subjectSistemas fuzzypt_BR
dc.subjectModelagem de dadospt_BR
dc.subjectMínimos quadradospt_BR
dc.subjectSeries temporaispt_BR
dc.subject.otherlanguageData modellingen
dc.subject.otherlanguageFuzzy systemsen
dc.subject.otherlanguageLeast squareen
dc.subject.otherlanguageTime seriesen
dc.description.abstractResumo: Este estudo primeiramente investiga fundamentos teóricos para análise, desenvolvimento e implementação de algoritmos para modelagem de dados de sistemas dinâmicos e de séries temporais com a finalidade de predição. As séries temporais utilizadas são baseadas em dados reais retirados da literatura. A grande vantagem de se modelar uma série temporal e de se prever um dado futuro é poder tomar ações antecipadas sobre ela o quem vem a ser muito útil, por exemplo em controle. O modelo nebuloso Takagi-Sugeno será utilizado na modelagem das séries temporais onde os conjuntos nebulosos do antecedente e os parâmetros do conseqüente são estimados via métodos de agrupamentos e identificação paramétrica, respectivamentept
dc.description.abstractAbstract: This work firstly explores theoretical foundations for analisis, development and implementation of algorithms for data modelling dynamic systems and time series with a prediction goaI. The used time series are based on real data from the literature. The main advantage of time series modelling and forecasting is make antecipated decisions about it, and this becomes very useful, for example, in controI. The Takagi-Sugeno fuzzy model is used for time series modelling where the antecedent fuzzy partitions and the consequent parameters are estimated by clustering methods and parametric identification, respectivelyen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2005pt_BR
dc.identifier.citationPUCCIARELLI, Amilcar Jose. Modelagem de series temporais discretas utilizando modelo nebuloso Takagi-Sugeno. 2005. 116p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/258790>. Acesso em: 4 ago. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineAutomaçãopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Engenharia Elétricapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameAguirre, Luis Antoniopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameBottura, Celso Pascolipt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameGomide, Fernando Antonio Campospt_BR
dc.date.defense2005-05-17T00:00:00Zpt_BR
dc.date.available2018-08-04T17:28:20Z-
dc.date.accessioned2018-08-04T17:28:20Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-08-04T17:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pucciarelli_AmilcarJose_M.pdf: 3241769 bytes, checksum: cfad3cee97a35c84df363b3a8578479d (MD5) Previous issue date: 2005en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/258790-
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