Agosto 2016 vol. 2 num. 1 - XVIII Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha

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PREVISÃO DE CURTO PRAZO DA SÉRIE TEMPORAL CANADIAN LYNX VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E DECOMPOSIÇÃO WAVELET

Teixeira Júnior, Luiz Albino ; Franco, Edgar Manuel Carreño ; Souza, Rafael Morais de ;

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Neste artigo, é proposta uma abordagem alternativa híbrida que combina uma Rede Neural Artificial e a Decomposição Wavelet (DW), referida por RNA-WD, com o objetivo de produzir previsões de curto prazo para a série temporal de Canadian Lynx. Em termos gerais, o método RNA-DW é dividido em dois passos: (1) é realizada a decomposição de nível p da série temporal a ser prevista, gerando-se p+1 componentes wavelet; e (2) os sinais defasados em J instantes das p+1 componentes wavelet geradas em (1) são simultaneamente utilizados como entradas de uma RNA cuja saída é uma previsão em um instante de tempo t para a série temporal em questão. Os resultados obtidos mostraram que a RNA-WD obteve desempenho preditivo superior a uma RNA tradicional.

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Palavras-chave: Séries Temporais, Decomposição Wavelet, Redes Neurais Artificiais, Previsões,

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DOI: 10.5151/marine-spolm2015-140488

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Como citar:

Teixeira Júnior, Luiz Albino; Franco, Edgar Manuel Carreño; Souza, Rafael Morais de; "PREVISÃO DE CURTO PRAZO DA SÉRIE TEMPORAL CANADIAN LYNX VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E DECOMPOSIÇÃO WAVELET", p. 388-399 . In: Anais do XVIII Simpósio de Pesquisa Operacinal & Logística da Marinha. São Paulo: Blucher, 2016.
ISSN 2175-6295, ISBN: 2358-5498
DOI 10.5151/marine-spolm2015-140488

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