Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha - Publicação Online

Agosto 2016, vol.2, num.1 - XVIII Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha
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COMBINAÇÃO LINEAR WAVELET SARIMA-RNA COM ESTÁGIOS MULTIPLOS NA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

COMBINAÇÃO LINEAR WAVELET SARIMA-RNA COM ESTÁGIOS MULTIPLOS NA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

Teixeira Júnior, Luiz Albino; Faria Júnior, Álvaro Eduardo; Pereira, Ricardo Vela de Britto; Souza, Reinaldo Castro; Franco, Edgar Manuel Carreño

Artigo Completo:

Neste artigo, é proposta uma metodologia híbrida para se combinar previsões de séries temporais (estocásticas) chamada de Combinação Linear Wavelet (CLW) SARIMA-RNA com Estágios Múltiplos. Primeiramente, é feita a decomposição wavelet de nível p, gerando-se p+1 (aproximações das) componentes wavelet (CWs). Em seguida, as CWs são individualmente modeladas por meio de um modelo de Box e Jenkins e de uma rede neural artificial - a fim de se capturar, respectivamente, estruturas lineares e não-lineares plausíveis de autodependência - para, em seguida, serem linearmente combinadas, fornecendo previsões híbridas para cada uma. Por fim, as referidas são linearmente combinadas pela CLW de previsões (a ser definida). Para avaliá-la, utilizaram-se modelos de Box e Jenkins (BJ), redes neurais artificiais (RNA) e sua tradicional Combinação Linear (CL1) de previsões; e RNA integrado com a decomposição wavelet (RNA-WAVELET), modelo BJ integrado com decomposição wavelet (BJ-WAVELET) e sua tradicional Combinação Linear (CL2) de previsões. Todos os métodos preditivos aplicados à série temporal mensal de vazão média de afluentes da barragem da Usina de Itaipu, localizada em Foz do Iguaçu, Brasil. Em todas as análises, a metodologia híbrida proposta obteve desempenho preditivo superior que as outras.

Neste artigo, é proposta uma metodologia híbrida para se combinar previsões de séries temporais (estocásticas) chamada de Combinação Linear Wavelet (CLW) SARIMA-RNA com Estágios Múltiplos. Primeiramente, é feita a decomposição wavelet de nível p, gerando-se p+1 (aproximações das) componentes wavelet (CWs). Em seguida, as CWs são individualmente modeladas por meio de um modelo de Box e Jenkins e de uma rede neural artificial - a fim de se capturar, respectivamente, estruturas lineares e não-lineares plausíveis de autodependência - para, em seguida, serem linearmente combinadas, fornecendo previsões híbridas para cada uma. Por fim, as referidas são linearmente combinadas pela CLW de previsões (a ser definida). Para avaliá-la, utilizaram-se modelos de Box e Jenkins (BJ), redes neurais artificiais (RNA) e sua tradicional Combinação Linear (CL1) de previsões; e RNA integrado com a decomposição wavelet (RNA-WAVELET), modelo BJ integrado com decomposição wavelet (BJ-WAVELET) e sua tradicional Combinação Linear (CL2) de previsões. Todos os métodos preditivos aplicados à série temporal mensal de vazão média de afluentes da barragem da Usina de Itaipu, localizada em Foz do Iguaçu, Brasil. Em todas as análises, a metodologia híbrida proposta obteve desempenho preditivo superior que as outras.

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Palavras-chave:

DOI: 10.5151/marine-spolm2015-140379

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Como citar:

Teixeira Júnior, Luiz Albino ; Faria Júnior, Álvaro Eduardo ; Pereira, Ricardo Vela de Britto; Souza, Reinaldo Castro; Franco, Edgar Manuel Carreño; "COMBINAÇÃO LINEAR WAVELET SARIMA-RNA COM ESTÁGIOS MULTIPLOS NA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS", p-295-307. In: Anais do XVIII Simpósio de Pesquisa Operacinal & Logística da Marinha. São Paulo: Blucher, 2016.
ISSN 21756295, DOI 10.5151/marine-spolm2015-140379

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