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Type: TESE
Title: Modelos de redes neurais recorrentes para previsão de series temporais de memorias curta e longa
Title Alternative: Recurrent neural networks for prediction of short and long memory time series
Author: Gomes, Daniel Takata
Advisor: Barbosa, Emanuel Pimentel, 1951-
Abstract: Resumo: É de grande interesse o estudo de previsão de séries temporais, ou seja, conseguir identificar características do processo num ponto futuro. Para isso, é necessário estimar com precisão, ou pelo menos com uma boa aproximação, o processo gerador dos dados. Nos últimos anos, modelos de redes neurais artificiais vêm desempenhando um papel crescente na abordagem e solução de problemas estatísticos importantes. A estrutura mais básica de rede neural, as redes progressivas ou feedforward, sem retroalimentação, têm se mostrado uma alternativa vantajosa, em alguns casos, em relação aos modelos lineares tradicionais. No entanto, algumas séries apresentam características que permitem introduzir algum tipo de realimentação na rede. Tal rede chamada de rede neural recorrente, ferramenta ainda pouco explorada pela comunidade estatística. São dois os principais objetivos da dissertação. Primeiro, o estudo de redes neurais recorrentes para predição de séries temporais, o que compreende sua fundamentação teórica, principais arquiteturas e algoritmos de aprendizagem e sua implementação computacional. Segundo, estudo comparativo da performance preditiva dessas redes para séries temporais, tanto no caso de séries temporais de memória curta quanto de memória longa, tomando-se como referência modelos padrão tipo ARIMA e ARFIMA. São utilizadas séries espaciais (dados de variáveis do solo) e séries temporais (séries de inflações de países desenvolvidos). Os resultados mostram que o uso das redes para predição é vantajoso em relação a modelos lineares para diversas séries. Também é desenvolvido um novo modelo (redes neurais com pesos variáveis) e seu correspondente algoritmo de estimação baseado nas características dos dados

Abstract: Forecasting of time series is a topic of great interest nowadays. To do so, the data generating process needs to be estimated with a good degree of accuracy. In the last years, artificial neural networks are becoming more important in the statistical community. The more basic structure of a neural network, the feedforward neural nets, without feedback, can be a profitable alternative, in some cases, comparing to linear traditional models. However, some time series present characteristics that allow to introduce some kind of feedback in the network. Such network is called recurrent neural network, a tool not so popular in the statistical community.Two of the main concerns of this work are the study of recurrent neural networks for prediction of time series (theoretical fundamental, main architectures and learning algorithms) and the comparative study of the predictive performance of these networks for short and long memory time series. Spatial series (solo science data) and time series (inflation data) are used. The results show that the networks have good prediction performance comparing to linear models in several series. A new model (neural networks with varying coefficients) and its estimation algorithm are proposed, based in the data characteristics
Subject: Redes neurais (Computação)
Series temporais
Kalman, Filtragem de
Previsão do tempo
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2005
Appears in Collections:IMECC - Dissertação e Tese

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